利用 Django 動態展示 Pyecharts 快速實現圖表資料的幾種方法

阿新 • • 發佈：2020-12-04

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本文將介紹如何在 web 框架 Django 中使用視覺化工具 Pyecharts, 看完本教程你將掌握幾種動態展示視覺化資料的方法!

Django 模板渲染

1. 新建一個 Django 專案

命令列中輸入以下命令

django-admin startproject pyecharts_django_demo

建立一個應用程式

python manage.py startapp demo

建立完之後，在 Pycharm 中開啟該專案，當然你也可以直接在 Pycharm 中建立

2. 新建專案 urls 檔案

編輯demo/urls.py 檔案，沒有就新建一個

from django.conf.urls import url
from . import views

urlpatterns = [
    url(r'^pie/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),
    url(r'^index/$', views.IndexView.as_view(), name=' 
demo'),
]

3. 編寫 Django 和 pyecharts 程式碼渲染圖表

由於 json 資料型別的問題，無法將 pyecharts 中的 JSCode 型別的資料轉換成 json 資料格式返回到前端頁面中使用。

因此在使用前後端分離的情況下儘量避免使用 JSCode 進行畫圖。

將下列程式碼儲存到demo/views.py中

from django.shortcuts import render

# Create your views here.

import json
from random import randrange

from django.http import 
 HttpResponse
from rest_framework.views import APIView

from pyecharts.charts import Bar, Pie
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts


# Create your views here.
def response_as_json(data):
    json_str = json.dumps(data)
    response = HttpResponse(
        json_str,
        content_type="application/json",
    )
    response["Access-Control-Allow-Origin"] = "*"
    return response


def json_response(data, code=200):
    data = {
        "code": code,
        "msg": "success",
        "data": data,
    }
    return response_as_json(data)


def json_error(error_string="error", code=500, **kwargs):
    data = {
        "code": code,
        "msg": error_string,
        "data": {}
    }
    data.update(kwargs)
    return response_as_json(data)


JsonResponse = json_response
JsonError = json_error


def pie_base() -> Pie:
    c = (
        Pie()
            .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
            .set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"])
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-示例"))
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
            .dump_options_with_quotes()
    )
    return c

class ChartView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return JsonResponse(json.loads(pie_base()))

class IndexView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return HttpResponse(content=open("./templates/index.html").read())

4. 編寫畫圖的 HTML 程式碼

在根目錄下新建一個templates的資料夾,並在該資料夾下新建一個index.html檔案

index.html

程式碼如下:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Awesome-pyecharts</title>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>

</head>
<body>
<div id="pie" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
    var chart = echarts.init(document.getElementById('pie'), 'white', {renderer: 'canvas'});

    $(
        function () {
            fetchData(chart);
        }
    );

    function fetchData() {
        $.ajax({
            type: "GET",
            url: "http://127.0.0.1:8000/demo/pie",
            dataType: 'json',
            success: function (result) {
                chart.setOption(result.data);
            }
        });
    }
</script>
</body>
</html>

執行之後，在瀏覽器中開啟，效果如下：

定時全量更新圖表

前面講的是一個靜態資料的展示的方法，用 Pyecharts 和 Django 結合最主要是實現一種動態更新資料，增量更新資料等功能！

定時全量更新主要是前端主動向後端進行資料重新整理，定時重新整理的核心在於 HTML 的 setInterval 方法。

那麼 index.html 程式碼就是下面這樣的：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Awesome-pyecharts</title>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>

</head>
<body>
    <div id="bar" style="width:1600px; height:800px;"></div>
    <script>
        var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});

        $(
            function () {
                fetchData(chart);
                setInterval(fetchData, 100);
            }
        );

        function fetchData() {
            $.ajax({
                type: "GET",
                url: "http://127.0.0.1:8000/demo/bar",
                dataType: 'json',
                success: function (result) {
                    chart.setOption(result.data);
                }
            });
        }
    </script>
</body>
</html>

在demo/views.py中，增加並修改程式碼:

views.py

demo/urls.py中，增加如下程式碼：

urlpatterns = [
    url(r'^pie/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),
    url(r'^bar/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),
    url(r'^index/$', views.IndexView.as_view(), name='demo'),
]

執行之後，效果如下:

貼一張以前做的圖(因為我懶)，效果和上面一樣

定時增量更新圖表

原理一樣，先修改 index.html ，程式碼如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Awesome-pyecharts</title>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>

</head>
<body>
    <div id="bar" style="width:1600px; height:800px;"></div>
    <script>
        var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
        var old_data = [];
        $(
            function () {
                fetchData(chart);
                setInterval(fetchData, 2000);
            }
        );

        function fetchData() {
            $.ajax({
                type: "GET",
                url: "http://127.0.0.1:8000/demo/line",
                dataType: "json",
                success: function (result) {
                    var options = result.data;
                    chart.setOption(options);
                    old_data = chart.getOption().series[0].data;
                }
            });
        }

        function getDynamicData() {
            $.ajax({
                type: "GET",
                url: "http://127.0.0.1:8000/demo/lineUpdate",
                dataType: 'json',
                success: function (result) {
                    var options = result.data;
                    old_data.push([options.name, options.value]);
                    chart.setOption({
                        series: [{
                            data: old_data
                        }]
                    });
                }
            });
        }

    </script>
</body>
</html>

細心的你應該可以發現，裡面新增了兩個請求地址demo/line,demo/lineUpdate
so，在urlpatterns中增加以下路徑的匹配

url(r'^line/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),
url(r'^lineUpdate/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),

最後在views.py中增加以下程式碼:

def line_base() -> Line:
    line = (
        Line()
            .add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(10)])
            .add_yaxis(
            series_name="",
            y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(10)],
            is_smooth=True,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="動態資料"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
        )
            .dump_options_with_quotes()
    )
    return line

class ChartView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return JsonResponse(json.loads(line_base())
cnt = 9

class ChartUpdateView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        global cnt
        cnt = cnt + 1
        return JsonResponse({"name": cnt, "value": randrange(0, 100)})