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#x1f539; Flask框架源码解析 Flask应用初始化路由与视图函数请求与响应中间件 #x1f539; ECharts可视化精讲 ECharts安装与配置基本图表类型图表样式与交互高级图表配置与数据动态更新实战#xff1a;结合Flask与ECharts展示爬取数据 Flask框架源码解析 Flask框架源码解析 Flask应用初始化路由与视图函数请求与响应中间件 ECharts可视化精讲 ECharts安装与配置基本图表类型图表样式与交互高级图表配置与数据动态更新实战结合Flask与ECharts展示爬取数据 Flask框架源码解析 Flask应用初始化
Flask应用的初始化是整个应用的核心它包含了应用配置、路由注册等多个重要步骤。
from flask import Flaskapp Flask(__name__)if __name__ __main__:app.run(debugTrue)通过查看Flask类的源码我们可以发现它的构造方法主要用于设置应用的配置文件、蓝图注册等。 路由与视图函数
路由是Flask处理URL的核心它将URL映射到视图函数上。
app.route(/)
def home():return Hello, Flask!app.route(/user/name)
def user(name):return fHello, {name}!route装饰器将URL映射到视图函数上视图函数处理请求并返回响应。 请求与响应
Flask中的请求与响应对象分别封装了HTTP请求和响应的数据。
from flask import request, jsonifyapp.route(/data, methods[POST])
def data():data request.jsonreturn jsonify(data)request对象包含了客户端发送的所有数据而jsonify方法将Python字典转换为JSON格式的响应。 中间件
中间件是在请求处理过程中添加自定义功能的方式。
app.before_request
def before_request():print(Before request)app.after_request
def after_request(response):print(After request)return responsebefore_request和after_request装饰器分别在请求处理前后执行自定义逻辑。 ECharts可视化精讲 ECharts安装与配置
ECharts是一个强大的可视化库支持多种图表类型。
!DOCTYPE html
html
headscript srchttps://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js/script
/head
bodydiv idmain stylewidth: 600px;height:400px;/divscriptvar myChart echarts.init(document.getElementById(main));var option {title: { text: ECharts 示例 },tooltip: {},xAxis: { data: [衬衫,羊毛衫,雪纺衫,裤子,高跟鞋,袜子] },yAxis: {},series: [{name: 销量,type: bar,data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]}]};myChart.setOption(option);/script
/body
/html引入ECharts库后通过简单的配置即可创建基本的柱状图。 基本图表类型
ECharts支持多种基本图表类型如柱状图、折线图、饼图等。
var option {title: { text: 销量情况 },tooltip: {},legend: { data: [销量] },xAxis: { data: [衬衫,羊毛衫,雪纺衫,裤子,高跟鞋,袜子] },yAxis: {},series: [{name: 销量,type: line,data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]}]
};
myChart.setOption(option);将图表类型更改为line即可创建折线图。 图表样式与交互
通过配置项可以自定义图表的样式和交互行为。
var option {title: { text: 销量情况 },tooltip: { trigger: axis },legend: { data: [销量] },xAxis: { data: [衬衫,羊毛衫,雪纺衫,裤子,高跟鞋,袜子] },yAxis: {},series: [{name: 销量,type: bar,data: [5, 20, 36, 10, 10, 20],itemStyle: {normal: {color: rgba(0,0,255,0.5)}}}]
};
myChart.setOption(option);通过itemStyle可以自定义数据项的颜色和透明度。 高级图表配置与数据动态更新
ECharts支持复杂的图表配置和数据动态更新。
var option {title: { text: 实时数据更新 },tooltip: {},xAxis: { data: [衬衫,羊毛衫,雪纺衫,裤子,高跟鞋,袜子] },yAxis: {},series: [{name: 销量,type: bar,data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]}]
};
myChart.setOption(option);// 动态更新数据
setInterval(function () {var newData option.series[0].data.map(v v Math.round(Math.random() * 10));myChart.setOption({ series: [{ data: newData }] });
}, 2000);使用setOption方法可以实时更新图表数据。 实战结合Flask与ECharts展示爬取数据
结合Flask和ECharts实现数据展示的实战案例。
Flask后端代码
from flask import Flask, jsonify, render_template
import requestsapp Flask(__name__)app.route(/)
def index():return render_template(index.html)app.route(/data)
def get_data():data {labels: [衬衫,羊毛衫,雪纺衫,裤子,高跟鞋,袜子], values: [5, 20, 36, 10, 10, 20]}return jsonify(data)if __name__ __main__:app.run(debugTrue)index.html前端代码
!DOCTYPE html
html
headscript srchttps://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts/dist/echarts.min.js/script
/head
bodydiv idmain stylewidth: 600px;height:400px;/divscriptvar myChart echarts.init(document.getElementById(main));fetch(/data).then(response response.json()).then(data {var option {title: { text: 爬取数据展示 },tooltip: {},xAxis: { data: data.labels },yAxis: {},series: [{name: 销量,type: bar,data: data.values}]};myChart.setOption(option);});/script
/body
/html通过Flask提供数据接口前端ECharts动态获取数据并展示。 总结 通过本次学习我们详细解析了Flask框架的源码和ECharts的可视化技术。掌握了如何初始化Flask应用、配置路由与视图函数、处理请求与响应、使用中间件。同时深入学习了ECharts的安装与配置、基本图表类型、样式与交互、数据动态更新等内容。 最后通过结合Flask与ECharts我们实现了数据爬取后的可视化展示为数据分析提供了强有力的工具。希望这些内容能够帮助大家更好地理解和应用Flask与ECharts实现高效的数据展示
