数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】

文章目录

    • 一、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
    • 二、确定需求方案
      • 1. 屏幕分辨率
      • 2. 部署方式
    • 三、整体架构设计
    • 四、启动命令
    • 五、完整代码
    • 六、运行效果

一、效果展示

1. 动态实时更新数据效果图

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第1张图片

2. 鼠标右键切换主题

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第2张图片

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第3张图片

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第4张图片

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第5张图片

二、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。

三、整体架构设计

  1. 前端Echarts开源库: 使用 WebStorm 编辑器;

  2. 后端 http服务器: 基于 Python 实现,使用 Pycharm 或 VSCode 编辑器;

  3. 数据传输格式: JSON;

  4. 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。

  5. 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;

四、启动命令

<!-- 启动server命令 -->
python main.py 
 
<!-- 浏览器中输入网址查看大屏(端口为 main.py 中的 port 参数定义) -->
http://localhost:88/static/index.html

五、完整代码

按照如下方式获取

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方式①、添加微信号:dkl88191,备注:来自CSDN+大屏
方式②、微信搜索公众号:Python学习与数据挖掘,后台回复:大屏

六、运行效果

数据可视化:基于 Echarts + Python Flask 的动态实时大屏监管系统【源码】_第6张图片

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