一零四、大数据可视化技术与应用实训(展示大屏幕)

目录

一、定义

二、技能标准

三、实训安排

四、前台页面展示

五、项目架构

六、static

七、py文件

八、index页面


一零四、大数据可视化技术与应用实训(展示大屏幕)_第1张图片

一、定义

利用本专业核心课程《数据可视化实训项目》的知识,完成《政府大数据可视化系统》系统分析、设计、编码、测试、发布全过程项目实训。掌握利用Echarts结合常用框架及数据分析工具对大量数据进行采集、分析存储及可视化的技能,能够编写系统分析和系统设计阶段的常用文档,独立完成系统实施阶段程序设计,能够进行单元测试和集成测试,完成系统运行部署。通过较为完整的大数据分析及可视化过程,使学生具备大数据系统构建、展示的技能,培养分析问题和解决问题的能力。

二、技能标准

结合课堂讲授的知识,通过实训操作,使学生达到下列基本要求:

  1. 熟悉软件开发的过程。
  2. 熟悉《系统需求分析说明书》、《系统设计说明书》等开发文档的内容。
  3. 掌握大数据平台搭建、前后台软件开发环境构建以及程序调试的方法。
  4. 能够使用echarts实现柱状图、饼状图、线状图等图表的绘制。
  5. 能够对echarts对图表元素进行调整和优化。
  6. 能够根据需求对前台页面进行设计,并实现相关布局。
  7. 能够根据需求对前台页面进行美化,能够灵活使用css的相关设置。
  8. 能够使用java script开发前台应用,接收用户需求,发起与后台的交互,接收和解析后台返回的信息,并实现前台刷新。
  9. 具备基本的python编程能力。
  10. 能够架设flask开发环境。
  11. 能够在flask下接收前台请求,并对请求进行响应。
  12. 能够通过numpy、pandas读取大文件(csv)。
  13. 能够通过numpy、pandas进行数据预处理、查询和分析。
  14. 能够采用JSON构建前后端交互的数据结构。
  15. 具备开发基本的网站和前后端调试的能力。
  16. 编码符合规范,能够利用工具检查代码的规范程度。
  17. 掌握版本控制,帮助和安装制作等常用工具的使用。
  18. 掌握利用微信小程序官方开发文档、搜索引擎、中国知网、CSDN等网络工具获取新知识,解决实际问题的方法。

三、实训安排

实训安排
周次 时间 内容 要求
第一周 周一 项目任务布置,需求分析与系统设计。指导教师讲解项目开发的过程、需求、设计要点、讲解开发文档 学生明确实训周任务及实训目标。学生仔细研究系统需求,理解设计思路,完成需求报告。
周二 大数据平台环境的搭建 建立大数据平台环境,构建前后台软件开发环境。
周三 前端页面框架设计、页面美化

完成前端页面框架设计,实现基本页面布局。

完成前端页面的美化,确定并实现前端页面的色彩风格,优化文字、图案显示。
周四 前端完成echarts绘图测试程序的编写

能够采用测试数据显示echarts图表,完整展现前端页面。

使用svn进行软件配置管理。
周五 后端实现大文件的分片读取及数据预处理 实现大文件的分片读取,对数据进行预处理,并采用单样本、小样本测试正确性。
第二周 周一 后端实现数据分析功能

实现数据分析功能;

编写测试程序验证分析程序有效性;

采用单样本、小样本进行测试验证。
周二 实现前后端交互功能

前端实现发起请求,解析后端数据功能;

后端接收前端请求,并启动线程,完成数据分析。
周三 实现数据分析过程中的状态交互

分析过程中前端对后端进行轮询;

后端响应前端轮询信息,获取当前分析进程。
周四 完成项目开发扫尾工作 实现前端的页面、显示交互、请求及响应,后端响应请求、数据分析、分析状态获取,以上软件模块的联调,优化系统软件模块。
周五 项目总结、项目答辩 学生能够完整阐述项目完成的过程,重难点技术及解决方案,以及自己的特色。

四、前台页面展示

模板页面

http://127.0.0.1:5000/corp

 http://127.0.0.1:5000/job

 http://127.0.0.1:5000/user

 

五、项目架构

一零四、大数据可视化技术与应用实训(展示大屏幕)_第2张图片

 

六、static

https://tuomasi.lanzouu.com/inNfk04van1a

提取码:0000

七、py文件

app.py文件

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/5/8 9:12
# @Author  : Tuomasi
# @File    : app.py

from flask import Flask, render_template
from data import SourceDataDemo
from user_Data import userData
from data_job import JobData
from data_corp import CorpData

app = Flask(__name__)

'''
定义了3个网址,用同一套模板渲染
'''


@app.route('/')
def index():
    # 新建一个实例
    data = SourceDataDemo()
    # 传入一个实例,和实例的标题
    return render_template('    index.html', form=data, title=data.title)


@app.route('/corp')
def corp():
    data = CorpData()
    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)


@app.route('/job')
def job():
    data = JobData()
    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)


@app.route('/user')
def user():
    data = userData()
    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)


if __name__ == "__main__":
    app.run(host='127.0.0.1', debug=False)

data.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/5/8 9:17
# @Author  : Tuomasi
# @File    : data.py

class SourceDataDemo:

    def __init__(self):
        # 默认的标题
        self.title = '大数据可视化展板通用模板'
        # 两个小的form看板
        self.counter = {'name': '2022年总收入情况', 'value': 12345678}
        self.counter2 = {'name': '2022年总支出情况', 'value': 89765497}
        # 总共是6个图表,数据格式用json字符串,其中第3个图表是有3个小的图表组成的
        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},
            ]
        }
        self.echarts3_3_data = {
            'title': '兴趣分布',
            'data': [
                {"name": "汽车", "value": 4},
                {"name": "旅游", "value": 5},
                {"name": "财经", "value": 9},
                {"name": "教育", "value": 8},
                {"name": "软件", "value": 9},
                {"name": "其他", "value": 9},
            ]
        }
        self.echart4_data = {
            'title': '时间趋势',
            'data': [
                {"name": "安卓", "value": [3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 6, 2, 4, 2, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 6, 2, 4, 4]},
                {"name": "IOS", "value": [5, 3, 5, 6, 1, 5, 3, 5, 6, 4, 6, 4, 8, 3, 5, 6, 1, 5, 3, 7, 2, 5, 8]},
            ],
            'xAxis': ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17',
                      '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24'],
        }
        self.echart5_data = {
            'title': '省份TOP',
            'data': [
                {"name": "浙江", "value": 2},
                {"name": "上海", "value": 3},
                {"name": "江苏", "value": 3},
                {"name": "广东", "value": 9},
                {"name": "北京", "value": 15},
                {"name": "深圳", "value": 18},
                {"name": "安徽", "value": 20},
                {"name": "四川", "value": 13},
            ]
        }
        # 这是一个环状图,有颜色的加上没颜色的正好等于100,半径是外圈直径和内圈直径,猜测是左闭右开
        self.echart6_data = {
            'title': '一线城市情况',
            'data': [
                {"name": "浙江", "value": 80, "value2": 20, "color": "01", "radius": ['59%', '70%']},
                {"name": "上海", "value": 70, "value2": 30, "color": "02", "radius": ['49%', '60%']},
                {"name": "广东", "value": 65, "value2": 35, "color": "03", "radius": ['39%', '50%']},
                {"name": "北京", "value": 60, "value2": 40, "color": "04", "radius": ['29%', '40%']},
                {"name": "深圳", "value": 50, "value2": 50, "color": "05", "radius": ['20%', '30%']},
            ]
        }
        # 这个在哪里用了???
        self.map_1_data = {
            'symbolSize': 1000,
            'data': [
                {'name': '海门', 'value': 239},
                {'name': '鄂尔多斯', 'value': 231},
                {'name': '招远', 'value': 203},
            ]
        }

    @property
    def echart1(self):
        data = self.echart1_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            # 第一次get获取到的是许多键值对,所以需要对每个键值对再次get
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'series': [i.get("value") for i in data.get('data')]
        }
        # 返回的是标题和对应的数据,并没有说用什么方式展现!
        return echart

    @property
    def echart2(self):
        data = self.echart2_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'series': [i.get("value") for i in data.get('data')]
        }
        return echart

    @property
    def echarts3_1(self):
        data = self.echarts3_1_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def echarts3_2(self):
        data = self.echarts3_2_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def echarts3_3(self):
        data = self.echarts3_3_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def echart4(self):
        data = self.echart4_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'names': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'xAxis': data.get('xAxis'),
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def echart5(self):
        data = self.echart5_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'series': [i.get("value") for i in data.get('data')],
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def echart6(self):
        data = self.echart6_data
        echart = {
            'title': data.get('title'),
            'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart

    @property
    def map_1(self):
        data = self.map_1_data
        echart = {
            'symbolSize': data.get('symbolSize'),
            'data': data.get('data'),
        }
        return echart


# class SourceData(SourceDataDemo):
#
#     def __init__(self):
#         """
#         按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
#         """
#         super().__init__()
#         self.title = '大数据屏幕展示'

data_corp.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/6/1 16:01
# @Author  : Tuomasi
# @File    : data_corp.py


from data import SourceDataDemo


class CorpData(SourceDataDemo):

    def __init__(self):
        """
        按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
        """
        super().__init__()
        self.title = '全国企业大数据'
        self.counter = {'name': '企业总数量(全国)', 'value': 46897675}
        self.counter2 = {'name': '企业总数量(一线城市)', 'value': 6805564}
        self.echart1_data = {
            'title': '行业分布',
            'data': [
                {
                    "name": "批发零售业",
                    "value": 16881396
                },
                {
                    "name": "制造行业",
                    "value": 6780200
                },
                {
                    "name": "租赁商务服务",
                    "value": 5358030
                },
                {
                    "name": "农林牧渔业",
                    "value": 3335899
                },
                {
                    "name": "住宿餐饮业",
                    "value": 2284813
                },
                {
                    "name": "建筑业",
                    "value": 2267361
                },
            ]
        }
        self.echart2_data = {
            'title': '省份分布',
            'data': [
                {
                    "name": "广东",
                    "value": 5635811
                },
                {
                    "name": "山东",
                    "value": 3972598
                },
                {
                    "name": "江苏",
                    "value": 3793522
                },
                {
                    "name": "河南",
                    "value": 2787866
                },
                {
                    "name": "河北",
                    "value": 2402739
                },
                {
                    "name": "四川",
                    "value": 2083448
                },
                {
                    "name": "浙江",
                    "value": 2047431
                },
                {
                    "name": "上海",
                    "value": 1863549
                },
                {
                    "name": "北京",
                    "value": 1717739
                },
                {
                    "name": "辽宁",
                    "value": 1658253
                }
            ]
        }
        self.echarts3_1_data = {
            'title': 'IT互联网行业',
            'data': [
                {"name": "软件和信息技术服务", "value": 977084},
                {"name": "电信、广播电视和卫星传输", "value": 106294},
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                },
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data_job.py

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2022/5/8 9:17
# @Author  : Tuomasi
# @File    : data_job.py

from data import SourceDataDemo


class JobData(SourceDataDemo):

    def __init__(self):
        """
        按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
        """
        super().__init__()
        self.title = '南京招聘大数据'
        self.counter = {'name': '招聘人数', 'value': 270665}
        self.counter2 = {'name': '招聘企业数', 'value': 11059}
        self.echart1_data = {
            'title': '最缺人的行业',
            'data': [
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                {"name": "贸易进出口", "value": 16863},
                {"name": "机械重工", "value": 15705},
                {"name": "教育培训", "value": 11718},
            ]
        }
        self.echart2_data = {
            'title': '最缺人的公司',
            'data': [
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            ]
        }
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            ]
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            'xAxis': ['不限', '小学', '初中', '中专', '高中', '大专', '本科', '硕士', '博士'],
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                {
                    "name": "南昌",
                    "value": 14
                },
                {
                    "name": "绍兴",
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                },
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                    "name": "平顶山",
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                {
                    "name": "台湾",
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                    "name": "",
                    "value": 77
                },
                {
                    "name": "河南省",
                    "value": 34
                },
                {
                    "name": "长沙",
                    "value": 22
                },
                {
                    "name": "湖北省",
                    "value": 78
                },
                {
                    "name": "山南",
                    "value": 3
                },
                {
                    "name": "漳州",
                    "value": 7038
                },
                {
                    "name": "四川省",
                    "value": 125
                },
                {
                    "name": "无锡",
                    "value": 2
                },
                {
                    "name": "香港",
                    "value": 3
                },
                {
                    "name": "泉州",
                    "value": 2817
                },
                {
                    "name": "临夏回族自治州",
                    "value": 1
                },
                {
                    "name": "银川",
                    "value": 7
                },
                {
                    "name": "荆门",
                    "value": 1
                },
                {
                    "name": "吉林省",
                    "value": 8
                },
                {
                    "name": "广东省",
                    "value": 209
                },
                {
                    "name": "义乌",
                    "value": 5
                },
                {
                    "name": "铜仁",
                    "value": 1
                },
                {
                    "name": "海口",
                    "value": 9
                },
                {
                    "name": "天津",
                    "value": 69
                },
                {
                    "name": "云南省",
                    "value": 25
                }
            ]
        }

user_Data.py





    
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我是天气
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readsplit.py

import pandas as pd

barx = None
bary = None
piex = None
piey = None


# 统计用户消费数量
def GetUser(filepath, chunksize):
    global header

    # 数据没有header,因此不读取header
    reader = pd.read_csv(filepath, iterator=True, header=None)
    no = 0
    tmpdf = None
    count = 0

    while True:
        try:
            df = reader.get_chunk(chunksize)
            # print('数据块:'—+str(no))
            df = df.iloc[:, 0].to_frame()
            df.columns = ['user']
            df['num'] = 0

            if no == 0:
                count += df.shape[0]
                tmpdf = df.groupby(by=['user']).count()
                tmpdf['user'] = tmpdf.index.to_frame()
            else:
                count += df.shape[0]
                df = df.groupby(by=['user']).count()
                df['user'] = tmpdf.index.to_frame()

                tmpdf = pd.concat([tmpdf, df])
                tmpdf = tmpdf.groupby(tmpdf['user']).sum()
                tmpdf['user'] = tmpdf.index.to_frame()

            no += 1
        except StopIteration:
            print('GetUser Over')
            break

    # 消费次数最多的100个用户,一共消费了多少次
    max100df = tmpdf.sort_values(by='num')
    print("GetUser 用户数量必须和统计数量一致:" + str(max100df.shape[0]))
    max100df = max100df.tail(100)
    max100 = max100df.loc[:, 'num'].sum()
    # 消费次数少于20个用户,一共消费了多少次
    less20 = tmpdf.loc[tmpdf['num'] < 20, :]
    less20 = less20.loc[:, 'num'].sum()

    # return max100, less20, count
    return [
        {"name": "TOP100", "value": max100},
        {"name": "BLOW20", "value": less20},
    ]


# def GetStatic(filepath, chunksize):
#     global header

# def GetUser(filepath, chunksize):
#     global header
#
#     # 数据没有header,因此不读取header
# # 完成数据分析:
# # 消费次数最多的100个用户,一共消费了多少次
# # 消费次数小于20次的用户,一共消费了多少次
#
#     # return max100, less20, count
#     return [
#                     {"name": "TOP100", "value": max100},
#                     {"name": "BLOW20", "value": less20},
#             ]

def GetStatic(filepath, chunksize):
    global header
    reader = pd.read_csv(filepath, iterator=True, header=None)
    no = 0
    usrdf = 0
    productdf = 0
    typedf = 0

    while True:
        try:
            df = reader.get_chunk(chunksize)
            if no == 0:
                usrdf = df.iloc[:, 0].to_frame()
                productdf = df.iloc[:, 1].to_frame()
                typedf = df.iloc[:, 2].to_frame()

                usrdf = usrdf.drop_duplicates()
                productdf = productdf.drop_duplicates()
                typedf = typedf.drop_duplicates()

            else:
                tmpdf = df.iloc[:, 0].to_frame()
                usrdf = pd.concat([tmpdf, usrdf])
                usrdf = usrdf.drop_duplicates()

                tmpdf = df.iloc[:, 1].to_frame()
                productdf = pd.concat([tmpdf, productdf])
                productdf = productdf.drop_duplicates()

                tmpdf = df.iloc[:, 2].to_frame()
                typedf = pd.concat([tmpdf, typedf])
                typedf = typedf.drop_duplicates()

            no += 1

        except StopIteration:
            break

    return [
        {"name": "用户数", "value": usrdf.shape[0]},
        {"name": "产品数", "value": productdf.shape[0]},
        {"name": "类目数", "value": typedf.shape[0]},
    ]

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