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构建Flask 数据可视化大屏

Flask

引言数据可视化是现代应用开发中不可或缺的一环，而使用 Flask 构建数据可视化大屏是一个既有趣又具有挑战性的项目 。在这篇文章中 ， 我们将深入介绍如何借助 Flask 后端和纯 html/css/JS 前端，从本地 JSON 文件中读取数据，打造一个引人入胜的数据可视化大屏 。

构建Flask 数据可视化大屏

文章插图
技术栈选择在项目的初期，我们面临着选择适合的技术栈的挑战 。为了实现高效的后端和美观的前端，我们决定使用 Flask 作为后端框架，同时采用 HTML、CSS 和JAVAScript 构建前端 。这个选择基于 Flask 轻量、灵活的特点，以及前端技术栈的广泛应用和强大的可定制性 。
后端：
  • Python/ target=_blank class=infotextkey>Python
  • flask
前端：
  • html
  • css
  • js
  • jquery
数据库：
  • 本地json数据
项目结构与架构在构建项目之前，我们设计了清晰的项目结构和技术架构 。后端 Flask 应用程序被组织成模块化的组件，前端页面的结构清晰，并使用 AJAX 技术实现数据和视图的交互 。这种清晰的架构使得项目易于维护和扩展 。文件目录结构非常简单 ， 如下所示：
BIG_SCREEN├─static│├─css│├─font│├─images│├─js│└─picture├─templates| |-index.html|-db| |-job.json| |-crop.json└─App.py 
只需要到指定目录下 ， 执行命令然后打开浏览器即可访问：
python app.py数据处理与展示数据处理是数据可视化项目中的关键一环 。我们演示了如何使用 Flask 从本地 JSON 文件中读取数据，并将数据传递到前端进行动态渲染 。通过一些数据处理的技巧，我们确保数据在前端得到充分的展示和优化 。
当涉及数据处理和展示时，一个数据可视化大屏项目需要处理和呈现大量的信息 。在这个项目中，我们使用 Flask 作为后端框架 ， 以及 HTML/CSS/JS 作为前端技术栈 。下面是关于数据处理和展示的一些关键方面：
1.数据处理：(1) 数据加载与读取
我们使用 Flask 后端从本地 JSON 文件中读取数据 。在 Flask 中，可以使用 Python 的 json 模块轻松加载和解析 JSON 数据 。
import jsonwith open('data.json', 'r') as file:data = https://www.isolves.com/it/sjk/bk/2023-12-27/json.load(file) 
(2) 数据处理与准备：
一旦数据被加载，可能需要进行一些处理以满足前端的需求 。例如，对数据进行筛选、排序或转换格式 。
# 数据处理示例：筛选出特定条件的数据filtered_data = https://www.isolves.com/it/sjk/bk/2023-12-27/[item for item in data if item['category'] == 'example'] 
2.数据传递与前端展示：(1) Flask 路由设置
在 Flask 中，我们设置路由来处理前端的请求，并将数据传递给前端页面 。
from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():return render_template('index.html', data=https://www.isolves.com/it/sjk/bk/2023-12-27/data) 
(2) 前端模板引擎
使用 Flask 的模板引擎，我们可以在 HTML 中动态渲染数据 。
<!-- 在 HTML 中使用 Flask 模板引擎渲染数据 --><ul>{% for item in data %}<li>{{ item.name }} - {{ item.value }}</li>{% endfor %}</ul> 
(3) 异步加载与实时更新
对于大量数据或需要实时更新的情况，可以使用 AJAX 技术实现异步加载，确保页面流畅性和用户体验 。
// 使用 AJAX 异步加载数据$.ajax({url: '/get_data',method: 'GET',success: function(response) {// 更新页面数据updateUI(response);}}); 
【构建Flask 数据可视化大屏】(3) 图表库的使用
在前端，使用一些流行的图表库（Chart.js、D3.js）可以将数据以图表的形式生动展示 。我们主要使用echarts
// 使用 Chart.js 渲染柱状图var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');var myChart = new Chart(ctx, {type: 'bar',data: {labels: ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3'],datasets: [{label: 'Data Series',data: [10, 20, 15],backgroundColor: ['rgba(255, 99, 132, 0.2)', 'rgba(54, 162, 235, 0.2)', 'rgba(255, 206, 86, 0.2)'],borderColor: ['rgba(255, 99, 132, 1)', 'rgba(54, 162, 235, 1)', 'rgba(255, 206, 86, 1)'],borderWidth: 1}]}});


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