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python可视化大屏库big_screen示例详解

程序员文章站 2022-03-18 23:25:17
目录big_screen 特点安装环境输入数据本地运行在线部署对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点、展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快...

python可视化大屏库big_screen示例详解

对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点、展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解。最直接有效的方式就是将数据如上图所示这样,进行可视化展现。

具体如下:

big_screen 特点

便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。

安装环境

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask

输入数据

在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可,如下为部分数据展示:

self.echart1_data = {
            'title': '行业分布',
            'data': [
                {"name": "商超门店", "value": 47},
                {"name": "教育培训", "value": 52},
                {"name": "房地产", "value": 90},
                {"name": "生活服务", "value": 84},
                {"name": "汽车销售", "value": 99},
                {"name": "旅游酒店", "value": 37},
                {"name": "五金建材", "value": 2},
            ]
        }
        self.echart2_data = {
            'title': '省份分布',
            'data': [
                {"name": "浙江", "value": 47},
                {"name": "上海", "value": 52},
                {"name": "江苏", "value": 90},
                {"name": "广东", "value": 84},
                {"name": "北京", "value": 99},
                {"name": "深圳", "value": 37},
                {"name": "安徽", "value": 150},
            ]
        }
        self.echarts3_1_data = {
            'title': '年龄分布',
            'data': [
                {"name": "0岁以下", "value": 47},
                {"name": "20-29岁", "value": 52},
                {"name": "30-39岁", "value": 90},
                {"name": "40-49岁", "value": 84},
                {"name": "50岁以上", "value": 99},
            ]
        }
        self.echarts3_2_data = {
            'title': '职业分布',
            'data': [
                {"name": "电子商务", "value": 10},
                {"name": "教育", "value": 20},
                {"name": "it/互联网", "value": 20},
                {"name": "金融", "value": 30},
                {"name": "学生", "value": 40},
                {"name": "其他", "value": 50},
            ]
        }

本地运行

cd big_screen-master;
python app.py;

在线部署

你可以直接像在本地一样运行脚本,这样可以运行成功,如果我们想让它一直运行,我们可以在线部署。使用命令如下:

nohup python app.py

这时你可以查看进程

ps -ef | grep python

就会看到我们刚才 app.py 代码已经运行起来了,这个就是在后台运行,关闭连接之后一样会运行,这下就放心了。

但是,如果发生错误的话,我们是无法知道哪里出错的,这时我们指定日志输出文件

nohup python -u app.py > robot.log 2>&1 &

还有一个问题,我想停止在线运行怎么办?可以使用这个命令

kill pid

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