陈键冬,Python中文社区专栏作者,开源项目pyecharts核心开发者。
GitHub:https://github.com/chenjiandongx
本文作者已加入Python中文社区专栏作者计划
pyecharts项目由Python中文社区专栏作者陈键冬于本社区首发,曾上榜Github Trending in Open Source,目前star数量超过5500,项目现已更新到 1.0.0版本。
pyecharts 经过了半年的沉寂后,终于发布了新版本啦!新版本号将从 v1.0.0 开始,这是一个全新的,向下不兼容的 pyecharts 版本。不过如果开发者以前接触过 pyecharts 的话,新版本对于你们来说也是会很容易上手的。新版本修复 N 个 0.5.x 版本留下来的 bug。
1、全面拥抱 Python3 和 TypeHint
pyecharts v1 停止对 Python2.7,3.4~3.5 版本的支持和维护,仅支持 Python3.6+。如果还不知道什么是 TypeHint 的同学,劝你尽早入坑,官方入坑指南 typing — Support for type hints。
https://docs.python.org/3.6/library/typing.html
在编程界,早已流传着 动态一时爽,重构火葬场 这样的真知灼见,动态语言类型检查已经成为了一种趋势,Javascript 已经有了 Typescript,Python 也在力推 TypeHint,虽然 Python 的 TypeHint 实际上对于程序的运行并没有任何影响……但它配合 IDE 和 mypy,或者 pyright 这样的工具可以在开发阶段趁早发现问题。
2、弃用插件机制
pyecharts v1 废除原有的插件机制,包括 地图包插件 和 主题插件,插件的本质是提供 pyecharts 运行所需要的静态资源文件(基本都是 .js 文件),所以现在开放了两种模式提供静态资源文件。
(1)online 模式,使用 pyecharts 官方提供的 assets host,或者部署自己的 remote host。
(2)local 模式,使用自己本地开启的文件服务提供 assets host(离线模式)。
弃用插件的理由
(1)原先的 pyecharts 插件机制分散,管理/升级并没有想象中的方便,而且分开为 jupyter/local render 两种情况,这就导致了两个要分开管理,虽然我们的 pip 包可以同时 update 这两种情况引用的 assets,但是由于存在缓存等因素,并不能保证每次都到正确的更新。
(2)pyecharts 不用再依赖这些包,依赖包和 pyecharts 包版本的管理也是一个容易出问题的地方。
(3)减少维护工作,线上热更新。
3、更加轻量级
新本的 pyecharts 只依赖了两个第三库,jinja2 和 prettytable。这意味着 pyecharts 总体的体积将变小,安装更加轻松,也可以很方便的进行离线安装,配合上面讲的 local 模式。
4、支持原生 JavaScript
0.5.X 的版本,对原生 JavaScript 的支持还很局限,v1 版本彻底打通了任督二脉,支持传入任意的 JavaScript 的代码,任意的配置项回调函数。
5、支持 JupyterLab
对 JupyterLab 的支持一直是很多开发者关心的功能,毕竟 JupyterLab 号称是下一代的 Notebook。pyecharts v1 开始支持在 JupyterLab 中渲染图表啦!
Jupyter Notebook
Jupyter Lab
6、代码风格重构
所有配置项均 OOP,在新版本的 pyecharts 中,一切皆 Options。配置项种类更多,可操作性更强,可以画出更丰富的图表,pyecharts 官方画廊 pyecharts/pyecharts-gallery。
https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery
0.5.X 版本写法
from pyecharts import Bar
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()
v1 版本写法,支持链式调用,导包方式也发生了变化,所以不要再问为什么旧版的代码运行不了啦!因为两个版本根本就完全不兼容,当成一个新库来学的话会好很多。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = (
Bar()
.add_xaxis(attr)
.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图数据堆叠示例"))
)
bar.render("bar_stack.html")
# 当然不习惯链式写法的开发者仍旧可以使用
bar.add_xaxis(attr)
bar.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
bar.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
bar.render()
v1 版本不仅支持 Opts 配置项作为参数传入,同时也支持原生 dict 类型,也就意味着自己可以随意扩展 pyecharts(如果你对 Echarts 有一定了解的话),而不用修改 pyecharts 源码。
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 等价于
bar.set_series_opts(label_opts={"show": False})
具体参考 pyecharts/options 包。
7、支持 selenium/phantomjs 渲染图片
非必须,如果无此需求的开发者可忽略,并不会影响正常的使用。
pyecharts v1 提供两种模式渲染图片,selenium 和 phantomjs,分别需要安装 snapshot-selenium 和 snapshot-phantomjs。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
def bar_chart() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片"))
)
return c
def render_chart_by_selenium():
from snapshot_selenium import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png")
def render_chart_by_phantomjs():
from snapshot_phantomjs import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar1.png")
8、新增更多的图表类型
新增了图表类型和组件类型
旭日图
百度地图
很酷吧,你可以在 Notebook 环境中使用百度地图,指哪打哪,妈妈再也不用担心我地图不够用啦。
组件类型
9、更加完善的文档和示例
经开发团队决定,0.5.x 版本将不再进行维护,问题依旧可以提,但基本不会解决。0.5.x 版本代码位于 05x 分支,文档位于 https://05x-docs.pyecharts.org
。v1 版本文档位于 https://pyecharts.org
。新版文档中提供了更加丰富的示例,帮助开发者更容易入手 pyecharts。
总结
此次的重构主要原因是我发现 pyecharts 以前的设计实在是太糟糕了,导致后来版本的更新一直都是在为这糟糕设计打补丁。在某一个夜深人静的夜晚,我下定了决心,看不下去了,我要重构,不要拦着我。在重构之前,正好那段时间在写 Golang,所以就写了一个 go-echarts,对 Golang 开发感兴趣的开发者也可以关注一下。后来觉得 go-echarts 的接口设计还不错,所以就搬到新版的 pyecharts 中来。新接口更加清晰,语义化。
在重构的过程中也产生了很多的思考,如何把接口设计得简单易用又有可扩展性,这个其实是有矛盾的地方在的,简单易用意味着要尽量封装实现细节,而可扩展性可定制性又意味着要尽量暴露底层接口,参数要灵活,但也不能直接就 *args
, **kwargs
,真心觉得,Python 这个传参方式被过度使用了,很多库为了追求方便,形参都是直接写的 foo(*args, **kwargs)
,不仔细去阅读具体实现逻辑你根本不知道它需要传什么,然后传的值是什么类型…. 我个人的观点是,Keyword only+TypeHint
是最好的实践,别懒,多写几行代码,不然以后看起来连自己都懵。
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