développement back-end
Tutoriel Python
Créez des applications Web interactives de visualisation de données à l'aide de Flask et de D3.js.
Créez des applications Web interactives de visualisation de données à l'aide de Flask et de D3.js.
Ces dernières années, l'analyse et la visualisation de données sont devenues des compétences indispensables dans de nombreux secteurs et domaines. Il est très important pour les analystes de données et les chercheurs de présenter de grandes quantités de données aux utilisateurs et de permettre à ces derniers de comprendre la signification et les caractéristiques des données grâce à la visualisation. Pour répondre à ce besoin, il est devenu courant d'utiliser D3.js pour créer des visualisations de données interactives dans des applications Web. Dans cet article, nous verrons comment créer une application Web interactive de visualisation de données à l'aide de Flask et de D3.js.
Flask est un framework d'application Web léger basé sur Python, très facile à apprendre et à utiliser. Il fournit de nombreuses fonctionnalités utiles telles que le routage, les modèles, l'ORM, etc., qui peuvent être utilisées pour créer rapidement des applications Web. D3.js est une bibliothèque JavaScript spécifiquement utilisée pour la visualisation de données. Elle peut générer divers éléments visuels tels que des graphiques et des tableaux basés sur des données, et permet aux utilisateurs d'interagir avec ces éléments.
Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques Flask et D3.js. Entrez simplement la commande suivante dans la console :
pip install Flask
Ensuite, nous devons créer une application Flask. En Python, nous pouvons utiliser le code suivant pour créer une application Flask la plus simple :
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return "Hello, World!"
if __name__ == "__main__":
app.run() Ce code configure une application Flask et définit une route qui attribue les requêtes HTTP à la fonction index( ) à gérer. Dans cet exemple, la fonction index() renvoie simplement un simple "Hello, World!". index() 来处理。在这个例子中，函数 index() 只是返回了一个简单的 “Hello, World!”。
接下来，我们需要将D3.js库导入到Web应用程序中。为此，我们可以将库文件直接嵌入到HTML中。在本例中，我们将使用一个包含D3.js库的公共库（例如CDN或者NPM模块）。在HTML文件的 <head> 标签中，添加以下代码：
<head> <title>Interactive Data Visualization</title> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/4.13.0/d3.min.js"></script> </head>
这个代码将从CDN上加载D3.js库。
现在，我们已经建立了一个最小可行的Flask应用程序，并且在HTML文件中加载了D3.js库。接下来，让我们来看看如何使用D3.js来生成可视化元素。在本例中，我们将使用简单的条形图来可视化数据。以下是一个利用D3.js生成条形图的例子代码：
// Select the SVG element by ID
var svg = d3.select("#chart");
// Define data
var data = [10, 20, 30, 40, 50];
// Define scale
var scale = d3.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data)])
.range([0, 500]);
// Define bars
svg.selectAll("rect")
.data(data)
.enter()
.append("rect")
.attr("x", 0)
.attr("y", function(d, i) { return i * 30; })
.attr("width", function(d) { return scale(d); })
.attr("height", 20)
.attr("fill", "blue");这段代码会在ID为 chart 的SVG元素中创建5个蓝色的条形元素。使用 scaleLinear() 方法创建比例尺来将数据映射到可视化元素的尺寸上。在生成元素时，使用 .attr() 方法来设置各种属性，例如位置、宽度、高度和填充颜色等。
现在，我们可以将这个易于使用的D3.js代码嵌入到Flask应用程序中。以下是一个将Flask和D3.js结合使用的完整示例：
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return render_template("index.html")
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)在这个示例中，我们使用 render_template() 函数将HTML模板文件 index.html 返回给用户。在该模板文件中，我们可以使用D3.js来生成任何类型的可视化元素。以下是一个利用D3.js生成条形图的完整示例代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Interactive Data Visualization</title>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/4.13.0/d3.min.js"></script>
</head>
<body>
<svg id="chart"></svg>
<script>
// Select the SVG element by ID
var svg = d3.select("#chart");
// Define data
var data = [10, 20, 30, 40, 50];
// Define scale
var scale = d3.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data)])
.range([0, 500]);
// Define bars
svg.selectAll("rect")
.data(data)
.enter()
.append("rect")
.attr("x", 0)
.attr("y", function(d, i) { return i * 30; })
.attr("width", function(d) { return scale(d); })
.attr("height", 20)
.attr("fill", "blue");
</script>
</body>
</html>在浏览器中访问 http://localhost:5000
<head> du fichier HTML, ajoutez le code suivant : rrreee
Ce code chargera la bibliothèque D3.js depuis le CDN. Maintenant, nous avons construit une application Flask minimale viable et chargé la bibliothèque D3.js dans un fichier HTML. Voyons ensuite comment utiliser D3.js pour générer des éléments visuels. Dans cet exemple, nous utiliserons un simple graphique à barres pour visualiser les données. Voici un exemple de code qui utilise D3.js pour générer un graphique à barres :rrreee
Ce code créera 5 éléments de barre bleue dans l'élément SVG avec l'IDchart. Utilisez la méthode scaleLinear() pour créer une barre d'échelle qui mappe les données aux dimensions d'un élément visuel. Lors de la génération d'un élément, utilisez la méthode .attr() pour définir divers attributs tels que la position, la largeur, la hauteur, la couleur de remplissage, etc. 🎜🎜Nous pouvons désormais intégrer ce code D3.js facile à utiliser dans notre application Flask. Voici un exemple complet d'utilisation de Flask avec D3.js : 🎜rrreee🎜 Dans cet exemple, nous utilisons la fonction render_template() pour restituer le fichier modèle HTML index.html Retour à l'utilisateur. Dans ce fichier modèle, nous pouvons utiliser D3.js pour générer tout type d'élément visuel. Ce qui suit est un exemple de code complet qui utilise D3.js pour générer un graphique à barres : 🎜rrreee🎜 Visitez http://localhost:5000 dans le navigateur, vous pouvez voir un graphique à barres avec une page ! 🎜🎜Résumé : 🎜🎜Dans cet article, nous avons présenté comment utiliser Flask et la bibliothèque D3.js pour créer une application Web interactive de visualisation de données. En utilisant cette combinaison, nous pouvons rapidement créer un puissant outil de visualisation de données afin que les utilisateurs puissent mieux comprendre les données. Cliquez ici pour plus de didacticiels liés au développement de Flask. 🎜🎜Notez que D3.js présente certaines limites, notamment lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Si vous devez traiter de grandes quantités de données, pensez à utiliser un outil de visualisation de données dédié tel que Tableau ou Power BI. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Comment créer des applications Web simples et faciles à utiliser avec React et Flask
Sep 27, 2023 am 11:09 AM
Comment utiliser React et Flask pour créer des applications Web simples et faciles à utiliser Introduction : Avec le développement d'Internet, les besoins des applications Web deviennent de plus en plus diversifiés et complexes. Afin de répondre aux exigences des utilisateurs en matière de facilité d'utilisation et de performances, il devient de plus en plus important d'utiliser des piles technologiques modernes pour créer des applications réseau. React et Flask sont deux frameworks très populaires pour le développement front-end et back-end, et ils fonctionnent bien ensemble pour créer des applications Web simples et faciles à utiliser. Cet article détaillera comment exploiter React et Flask
Partez de zéro et vous guidez étape par étape pour installer Flask et créer rapidement un blog personnel
Feb 19, 2024 pm 04:01 PM
En partant de zéro, je vais vous apprendre étape par étape comment installer Flask et créer rapidement un blog personnel. En tant que personne qui aime écrire, il est très important d'avoir un blog personnel. En tant que framework Web Python léger, Flask peut nous aider à créer rapidement un blog personnel simple et entièrement fonctionnel. Dans cet article, je vais repartir de zéro et vous apprendre étape par étape comment installer Flask et créer rapidement un blog personnel. Étape 1 : Installer Python et pip Avant de commencer, nous devons d'abord installer Python et pi
Django vs Flask : une analyse comparative des frameworks Web Python
Jan 19, 2024 am 08:36 AM
Django et Flask sont tous deux leaders dans les frameworks Web Python, et ils ont tous deux leurs propres avantages et scénarios applicables. Cet article procédera à une analyse comparative de ces deux frameworks et fournira des exemples de code spécifiques. Introduction au développement Django est un framework Web complet, son objectif principal est de développer rapidement des applications Web complexes. Django fournit de nombreuses fonctions intégrées, telles que ORM (Object Relational Mapping), formulaires, authentification, backend de gestion, etc. Ces fonctionnalités permettent à Django de gérer de grandes
Guide d'installation du framework Flask : étapes détaillées pour vous aider à installer Flask correctement
Feb 18, 2024 pm 10:51 PM
Tutoriel d'installation du framework Flask : vous apprendrez étape par étape comment installer correctement le framework Flask. Des exemples de code spécifiques sont requis. Introduction : Flask est un framework de développement Web Python simple et flexible. Il est facile à apprendre, facile à utiliser et doté de fonctionnalités puissantes. Cet article vous guidera étape par étape pour installer correctement le framework Flask et fournira des exemples de code détaillés pour référence. Étape 1 : installer Python Avant d'installer le framework Flask, vous devez d'abord vous assurer que Python est installé sur votre ordinateur. Vous pouvez commencer à partir de P
Flask vs FastAPI : le meilleur choix pour un développement efficace d'API Web
Sep 27, 2023 pm 09:01 PM
FlaskvsFastAPI : Le meilleur choix pour un développement efficace de WebAPI Introduction : Dans le développement de logiciels modernes, WebAPI est devenu un élément indispensable. Ils fournissent des données et des services qui permettent la communication et l'interopérabilité entre différentes applications. Lors du choix d'un framework pour développer WebAPI, Flask et FastAPI sont deux choix qui ont beaucoup retenu l'attention. Les deux frameworks sont très populaires et chacun présente ses propres avantages. Dans cet article, nous examinerons Fl
Visualisation | Partager un autre ensemble de modèles de visualisation Flask+Pyecharts 2
Aug 09, 2023 pm 04:05 PM
Dans ce numéro, je partagerai avec vous un ensemble de <Flask+Pyecharts Visual Template 2> adapté aux débutants, j'espère qu'il vous sera utile.
Comment utiliser l'interface PHP et ECharts pour générer des graphiques statistiques visuels
Dec 18, 2023 am 11:39 AM
Dans le contexte actuel où la visualisation des données devient de plus en plus importante, de nombreux développeurs espèrent utiliser divers outils pour générer rapidement divers graphiques et rapports afin de pouvoir mieux afficher les données et aider les décideurs à prendre des décisions rapides. Dans ce contexte, l'utilisation de l'interface Php et de la bibliothèque ECharts peut aider de nombreux développeurs à générer rapidement des graphiques statistiques visuels. Cet article présentera en détail comment utiliser l'interface Php et la bibliothèque ECharts pour générer des graphiques statistiques visuels. Dans l'implémentation spécifique, nous utiliserons MySQL
Cinq sélections d'outils de visualisation pour explorer Kafka
Feb 01, 2024 am 08:03 AM
Cinq options pour les outils de visualisation Kafka ApacheKafka est une plateforme de traitement de flux distribué capable de traiter de grandes quantités de données en temps réel. Il est largement utilisé pour créer des pipelines de données en temps réel, des files d'attente de messages et des applications basées sur des événements. Les outils de visualisation de Kafka peuvent aider les utilisateurs à surveiller et gérer les clusters Kafka et à mieux comprendre les flux de données Kafka. Ce qui suit est une introduction à cinq outils de visualisation Kafka populaires : ConfluentControlCenterConfluent
