Eine Einführung in die Datenvisualisierung mit VUE und D3.JS
Dieses Tutorial zeigt, dass das Erstellen einer Datenvisualisierungs -App mit Vue.js und D3.JS erstellt wird, um GitHub -Probleme anzuzeigen. Es nutzt die Funktionen von D3.JS für DOM -Manipulation und Datenvisualisierung, um ein interaktives Balkendiagramm zu erstellen.
Mit der Anwendung können Benutzer nach einem GitHub -Repository suchen und die Anzahl der in der vergangenen Woche erstellte offene Probleme visualisieren. Die endgültige Visualisierung ähnelt dem:
Schlüsselmerkmale und -technologien:
- vue.js: stellt das Framework für die Struktur und Reaktivität der Anwendung bereit.
- d3.js: verarbeitet die Datenvisualisierung und erstellt und manipuliert die SVG -Elemente des Balkendiagramms.
- lodash: wird für Nutzfunktionen verwendet.
- moment.js: Erleichtert Datum und Zeitbearbeitung.
- axios: verwaltet HTTP -Anforderungen an die Github -API.
- Komponentenbasierte Architektur: Die App ist mit einer
App
-Komponente (für Datenabrufen und Benutzerinteraktion) und einerChart
-Komponente (zur Visualisierung) strukturiert, wobei die Modularität und Wartbarkeit fördert.
beteiligte Schritte:
-
Projekt -Setup: Ein neues Vue -Projekt wird mit dem Vue CLI erstellt, und die erforderlichen Pakete (D3.Js, Lodash, moment.js, axios) werden installiert.
-
Suchschnittstelle: Ein einfaches Suchformular ist in
App.vue
in erstellt, sodass Benutzer einen Github -Repository -Namen eingeben können. -
Daten abrufen: Die
getIssues
-Methode inApp.vue
verwendet Axios, um Daten aus der GitHub -API abzurufen und offene Probleme für das angegebene Repository innerhalb der letzten Woche abzurufen. Fehlerbehandlungs- und Ladeindikatoren werden für eine bessere Benutzererfahrung implementiert. -
Diagrammkomponente: a
Chart
Komponente (src/components/Chart.vue
) wird erstellt, um die Visualisierung zu verarbeiten. Es empfängt die abgerufenen Problemdaten als Requisiten. -
d3.js zur Visualisierung: Die
renderChart
-Methode in derChart
-Komponente verwendet D3.js zu:- Erstellen Sie das SVG -Element und setzen Sie seine Abmessungen.
- Skalen definieren (linear für die y-Achse, Bande für die x-Achse).
- Erstellen und Positionspositionen mit
d3.axisLeft
undd3.axisBottom
. - Balken dynamisch zeichnen, mit Höhen basierend auf der Anzahl der Probleme.
- Etiketten zu den Achsen und einem Titel zum Diagramm hinzufügen.
- Implementieren Sie interaktive Übergänge auf Mausschwebede, Hervorhebung von Balken und Anzeigen von Problemzählungen.
-
UI -Verbesserungen: Lade- und Fehlerindikatoren werden hinzugefügt, um dem Benutzer während des Datenabs Feedback zu geben. Das grundlegende Styling wird angewendet, um die visuelle Anziehungskraft zu verbessern.
Dieses Tutorial bietet einen umfassenden Leitfaden, der das Projekt -Setup, das Abholen von Daten, eine D3.JS -Implementierung für die Erstellung von Balkendiagramm, interaktive Elemente und Fehlerbehandlung bietet. Die Verwendung des komponentenbasierten Architektur- und Reaktivitätssystems von VUE.JS verbessert den allgemeinen Entwicklungsprozess und die Wartbarkeit der Anwendung. Der FAQ -Abschnitt befasst sich mit häufigen Fragen zur Integration von D3 und Vue.js für die Datenvisualisierung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Einführung in die Datenvisualisierung mit VUE und D3.JS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Zu den Hauptanwendungen von JavaScript in der Webentwicklung gehören die Interaktion der Clients, die Formüberprüfung und die asynchrone Kommunikation. 1) Dynamisches Inhaltsaktualisierung und Benutzerinteraktion durch DOM -Operationen; 2) Die Kundenüberprüfung erfolgt vor dem Einreichung von Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. 3) Die Aktualisierung der Kommunikation mit dem Server wird durch AJAX -Technologie erreicht.

Die Anwendung von JavaScript in der realen Welt umfasst Front-End- und Back-End-Entwicklung. 1) Zeigen Sie Front-End-Anwendungen an, indem Sie eine TODO-Listanwendung erstellen, die DOM-Operationen und Ereignisverarbeitung umfasst. 2) Erstellen Sie RESTFUFFUPI über Node.js und express, um Back-End-Anwendungen zu demonstrieren.

Es ist für Entwickler wichtig, zu verstehen, wie die JavaScript -Engine intern funktioniert, da sie effizientere Code schreibt und Leistungs Engpässe und Optimierungsstrategien verstehen kann. 1) Der Workflow der Engine umfasst drei Phasen: Parsen, Kompilieren und Ausführung; 2) Während des Ausführungsprozesses führt die Engine dynamische Optimierung durch, wie z. B. Inline -Cache und versteckte Klassen. 3) Zu Best Practices gehören die Vermeidung globaler Variablen, die Optimierung von Schleifen, die Verwendung von const und lass und die Vermeidung übermäßiger Verwendung von Schließungen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.
