在flask应用中,我们需要导入flask和flask_bootstrap库,并创建一个app对象。在前端页面中,我们需要导入Bootstrap的相关CSS和JS文件,并创建一个用于展示echarts图表的div。 # app.py 文件fromflaskimportFlask,render_templatefromflask_bootstrapimportBootstrap app=
目录前言一、引入flask二、使用步骤1.生成本地app2.返回html3.使用flask和echarts 4.传输数据和接受数据5.调整参数三、看成果前言利用flask框架并利用echarts可以对所得到的数据进行可视化分析(变成各种图:饼图、折线图等)提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、引入flask直接pip install flask就可以下载...
找到PyEcharts 模板文件; 查找PyEcharts 模板文件的路径,可以通过 pip show pyecharts 指令,查询其安装位置。具体的操作指令执行界面如下图所示: b.PyEcharts 的安装目录位于:E:\anaconda\Lib\site-packages,在该目录下找到pyecharts文件夹下的templates文件夹,如下所示: 2.复制 PyEcharts 模板文件到 Flask 空...
一、引言 手撸了一个完整的实时疫情监控系统,基于Python+ Flask + Pyecharts + Bootstrap,实现了前后端分离。核心功能包括:实时疫情概览、实时疫情监控、新增确诊/疑似病例变化趋势、累计确诊病例变化趋势、累计死亡/治愈病例趋势和疫情数据分地区分布。具体的功能如下图所示: 二、正文 2.1 实时疫情监控 2.2 新增确诊...
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态展示Web服务日志状态功...
一、大屏整体架构 Echarts + Flask + Bootstrap 1. 效果展示 动态效果 鼠标右键切换主题 2. 前端布局 Bootstrap <!-- 标题栏 -->
简介:Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控 psutil 是一个跨平台库(http://pythonhosted.org/psutil)能够获取到系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。主要用来做系统监控,性能分析,进程管理。支持 Linux、Mac OS、Windows 系统。
上一节,我基于 PyEcharts 的官方案例,学习了 PyEcharts 与 Flask 整合的两种方法和数据刷新的两种实现机制。本节我会结合模块三:典型案例篇中的实际案例,带你了解如何基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap,生成一个完整的数据可视化系统。本节内容的知识结构如下图所示: 图1:章节知识结构 PyEcharts 与 Flask ...
在实际应用中，也可以视情况选择j监测后端数据实时更新，实时推送到前端的方式；三. 编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码）1. 前端html代码 使用bootstrap container-fluid， row， col等实现。 <!-- 外框 在row这里设置样式--> <!-- 左侧 --> <!-- 左侧第1行 -->...
该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 1 https://gitee.com/picky-xxx/flask_movie.git git@gitee.com:picky-xxx/flask_movie.git picky-xxx flask_movie Flask框架+Python爬虫+ECharts+BootStrap+WordCloud搭建数据可视化网页 北京奥思研工智能科技有限公司版权所有...