32【源码】数据可视化：基于 Echarts + Python Flask 动态实时大屏 - 监管系统
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效果展示
1.动态实时更新数据效果图
2.鼠标右键切换主题
一. 确定需求方案
1. 屏幕分辨率
2. 部署方式
二. 整体架构设计
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
2. 前端JS - echarts图表
3. 前端JS - 数据定时更新控制
4. 数据传输格式 - JSON 定义
5. 后端 flask 服务器
四. 启动命令
五. 运行效果
六. 源码下载
更多案例
效果展示
1.动态实时更新数据效果图
2.鼠标右键切换主题
一. 确定需求方案
1. 屏幕分辨率
这个案例的分辨率是16:9，最常用的的宽屏比。
根据电脑分辨率屏幕自适应显示，F11全屏查看；
2. 部署方式
B/S方式：支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统；支持主流浏览器Chrome，Microsoft Edge，360等；服务器采用python语言编写，配置好python环境即可。
二. 整体架构设计
- 前端Echarts开源库：使用 WebStorm 编辑器；
- 后端 http服务器：基于 Python 实现，使用 Pycharm 或 VSCode 编辑器；
- 数据传输格式：JSON；
- 数据源类型：JSON文件。实际开发需求中，支持定制HTTP API接口方式或其它各种类型数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等。
- 数据更新方式：采用http get 轮询方式 。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
本次页面布局使用H5的 grid 布局，代码简单易操作。
32 数据可视化-银行监管系统
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10
grid-container 定义
.grid-container {
display: grid;
/* 6列，定义列宽 */
grid-template-columns: 14% 14.5% 20% 20% 14.5% 14%;
/* auto: 它用于自动设置行的高度，即取决于行中容器和内容的大小。 */
grid-template-rows: 10% 25% 30% 30%;
grid-gap: 10px;
/* background-color: #2196F3; */
padding: 0;
width: 100%;
height: 100%;
}对横跨多个行列的格子定义
#lo_5 {
grid-area: 3 / 1 / 4 / 3;
}2. 前端JS - echarts图表
function init_echart_line_visualMap(container) {
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(document.getElementById(container), gTheme);
option = {
title: {
text: "股票市值实时监测",
// top: 0,
// left: "center",
textStyle: {
// color: "#17c0ff",
fontSize: "12",
},
},
tooltip: {
trigger: "item",
formatter: "{a}
{b}: {c} ({d}%)",
position: function (p) {
//其中p为当前鼠标的位置
return [p[0] + 10, p[1] - 10];
},
},
grid: {
left: "3%",
right: "3%",
bottom: "3%",
top: "25%",
containLabel: true,
},
xAxis: {
name: "名称",
type: "category",
data: [],
axisLabel: {
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.8)",
//fontSize: 14,
},
// formatter: "{value}%",
},
axisLine: {
lineStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.2)",
},
},
splitLine: {
lineStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
},
},
},
yAxis: {
name: "亿元",
type: "value",
data: [],
axisLabel: {
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.8)",
//fontSize: 14,
},
formatter: "{value}",
},
axisLine: {
lineStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.2)",
},
},
splitLine: {
lineStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.1)",
},
},
},
visualMap: {
top: "top",
left: "right",
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.8)",
//fontSize: 14,
},
pieces: [
{
gt: 0,
lte: 100,
color: "#FF0000",
},
{
gt: 100,
lte: 800,
color: "#FFA500",
},
{
gt: 800,
lte: 900,
color: "#2E8B57",
},
],
},
series: [
{
name: "年龄分布",
type: "line",
// stack: "total",
// label: {
// show: true,
// },
// 使用系统函数
markPoint: {
label: {
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.8)",
//fontSize: 14,
},
},
data: [
{ type: "max", name: "Max" },
{ type: "min", name: "Min" },
],
},
markLine: {
data: [{ type: "average", name: "Avg" }],
},
// 自定义数据
// markLine: {
// // 图形是否不响应和触发鼠标事件
// silent: true,
// label: {
// textStyle: {
// color: "rgba(255,255,255,.8)",
// //fontSize: 14,
// },
// },
// data: [
// {
// yAxis: 100,
// lineStyle: {
// color: "#FF0000",
// },
// },
// {
// yAxis: 800,
// lineStyle: {
// color: "#FFA500",
// },
// },
// {
// yAxis: 900,
// lineStyle: {
// color: "#2E8B57",
// },
// },
// ],
// },
},
],
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize", function () {
myChart.resize();
});
}
function getKeys(dataList) {
var keys = [];
var len = dataList.length;
for (var i = 0; i < len; i++) keys.push(dataList[i].name);
return keys;
}
3. 前端JS - 数据定时更新控制
支持在每个echarts图表中独立控制定时更新的间隔。
// 定时1s执行数据更新函数
setInterval(function () {
async_echart_bar_horizontal(
container,
path_bar_horizontal + "bar_horizontal.json"
);
}, 1000);4. 数据传输格式 - JSON 定义
[
{
"name": "10:00",
"value": 300
},
{
"name": "10:01",
"value": 301
},
{
"name": "10:02",
"value": 301
},
{
"name": "10:03",
"value": 300
},
{
"name": "10:04",
"value": 300
},
{
"name": "10:05",
"value": 303
},
{
"name": "10:06",
"value": 303
},
{
"name": "10:07",
"value": 303
}
]5. 后端 flask 服务器
from flask import Flask
app = Flask(__name__, static_folder="static", template_folder="template")
# 主程序在这里
if __name__ == "__main__":
# 开启线程，触发动态数据
a = threading.Thread(target=asyncJson.loop)
a.start()
# 开启 flask 服务
app.run(host='0.0.0.0', port=88, debug=True)四. 启动命令
python main.py
http://localhost:88/static/index.html
https://yydatav.blog.csdn.net/
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/120705616
我的微信号：6550523 欢迎多多交流五. 运行效果
六. 源码下载
32【源码】数据可视化：基于Echarts+PythonFlask动态实时大屏-银行监管系统.zip-企业管理文档类资源-CSDN下载
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