Python大屏看板最全教程之数据库连接

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主要内容：数据分析。

适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员。

准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）、Navicat Premium 12（数据库）。

此图来自于网络，侵删

从事IT项目管理这么多年，基本上已经遗弃编程技能，但从2019年开始接触Python，深深地迷上了这门语言，像硬件集成、数据分析，我都会用python来写。晓风想通过本文，让初学者们学会以下内容：

1、Pyecharts图表；

2、连接数据库；

3、大屏看板-监控中心。

今天，我们讲2、连接数据库

接上文，还是以柱状图为例。

1、首先，我们打开Navicat，“文件 - 新建连接 - MYSQL”，我这边起名新连接为“datacenter”，点击右键，新建数据库“warehouse_input”（名字可以自己起）

2、建完数据库，我们来建自己的数据库表，保存

3、点击该表，维护一些测试数据，完成数据库内容的创建

4、回到Anaconda - Spyder，打开之前编写的图表文件或新建文件，我们先把柱状图的代码修改为函数形式

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Page
import pymysql


def bar(cos): #柱状图  
    c = (      
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="white"))
            .add_xaxis(costomer)
            .add_yaxis("订单数量", quantity)
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
            .set_global_opts(                   
                    title_opts=opts.TitleOpts("客户订单数量"),           datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=100),                toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical",pos_left="90%",feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(data_zoom=opts.ToolBoxFeatureDataZoomOpts(is_show=False)))
                    )
     )
    return c

5、添加import pymysql（连接数据库需要），from operator import itemgetter（将数据参数化时需要），这里我想呈现各客户的订单数量，那么SQL语句和连接数据库的代码如下

import pymysql
from operator import itemgetter


db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="warehouse_input")
sql = "select customer_name,sum(cloth_quantity) AS nums from po GROUP BY customer_name"
try:
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute(sql)
    cos = cursor.fetchall()
except Exception as e:
    db.rollback()
    print('事物处理失败',e)
else:  
    db.commit()
    print('事物处理成功',cos) 
cursor.close()
db.close() 

6、接下来我们结合柱状图函数和数据库连接的内容，加入page函数

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Page
import pymysql
from operator import itemgetter


def bar(cos): #柱状图  
    costomer = list(map(itemgetter(0), cos))
    quantity = list(map(itemgetter(1), cos))
    c = (      
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="white"))
            .add_xaxis(costomer)
            .add_yaxis("订单数量", quantity)
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
            .set_global_opts(                   
                    title_opts=opts.TitleOpts("客户订单数量"),
                    datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=100),
                    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(orient="vertical",pos_left="90%",feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(data_zoom=opts.ToolBoxFeatureDataZoomOpts(is_show=False)))
                    )
     )
    return c




db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="warehouse_input")
sql = "select customer_name,sum(cloth_quantity) AS nums from po GROUP BY customer_name"
try:
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute(sql)
    cos = cursor.fetchall()
except Exception as e:
    db.rollback()
    print('事物处理失败',e)
else:  
    db.commit()
    print('事物处理成功',cos) 
cursor.close()
db.close()   




page = Page() 
page.add(
         bar(cos)
         )
page.render("bar.ht

7、最后，我们运行下，看下效果

 

学习到了这里，我们就可以学会了图表的动态数据呈现。好了，大家赶紧动起来，有空就把所有图表都操作一遍。今天的内容就到这里，下篇文章将会教大家怎么将多个图表布局在一个大屏上，敬请期待。愿我们一起成长！

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