ECharts 및 golang 실용 가이드: 다양한 통계 차트 만들기 튜토리얼

ECharts 및 golang 실용 가이드: 특정 코드 예제가 필요한 다양한 통계 차트 만들기에 대한 튜토리얼

데이터 시각화 분야의 선두주자로서 ECharts는 많은 시나리오에서 대체할 수 없습니다. 강력한 성능을 갖춘 프로그래밍 언어인 golang은 빅 데이터 시나리오에서도 확실한 장점을 가지고 있습니다. 이 기사에서는 ECharts와 golang을 사용하여 다양한 통계 차트를 만드는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 준비

시작하기 전에 다음 기본 기술을 숙지해야 합니다.

• golang의 기본 구문 및 일부 기본 라이브러리의 사용
• ECharts의 기본 사용 및 구성
• HTML, CSS, JS 등 프론트엔드 기초

2. 데이터 소스 선택

통계 차트를 만들기 전에 사용할 데이터 소스를 결정해야 합니다. 여기에서는 MySQL 데이터베이스를 읽는 것을 예로 들어 타사 라이브러리 "database/sql" 및 "go-sql-driver/mysql"을 사용하여 읽기를 수행합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

func main() {
    // connect to database server
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to connect to database: ", err)
        return
    }
    defer db.Close()

    // execute query
    rows, err := db.Query("SELECT * FROM table_name")
    if err != nil {
        fmt.Println("Failed to execute query: ", err)
        return
    }
    defer rows.Close()

    // process query result
    for rows.Next() {
        var field1 int
        var field2 string
        // read fields from row
        err = rows.Scan(&field1, &field2)
        if err != nil {
            fmt.Println("Failed to read row: ", err)
            continue
        }
        // do something with fields
        fmt.Println(field1, field2)
    }
}

3. 통계 차트 생성

데이터를 얻은 후 ECharts를 사용하여 통계 차트를 생성할 수 있습니다. ECharts는 막대 차트, 선 차트, 원형 차트 등을 포함한 다양한 차트 유형을 제공합니다. 여기서는 간단한 히스토그램을 생성하는 방법을 알아보기 위해 히스토그램을 예로 들어 보겠습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

import (
    "github.com/chenjiandongx/go-echarts/charts"
    "github.com/chenjiandongx/go-echarts/opts"
)

func main() {
    // create a bar chart
    bar := charts.NewBar()

    // set chart title and axes labels
    bar.SetGlobalOptions(
        charts.WithTitleOpts(opts.Title{
            Title: "Bar Chart Example",
        }),
        charts.WithXAxisOpts(opts.XAxis{
            Name: "X Axis",
        }),
        charts.WithYAxisOpts(opts.YAxis{
            Name: "Y Axis",
        }),
    )

    // add data series to chart
    bar.AddSeries("Series 1", []opts.BarData{
        {Name: "A", Value: 10},
        {Name: "B", Value: 20},
        {Name: "C", Value: 30},
        {Name: "D", Value: 40},
        {Name: "E", Value: 50},
    })

    // render chart to HTML page
    page := charts.NewPage()
    page.Add(bar)
    page.Render("bar.html")
}

이 예에서는 타사 라이브러리 go-echarts를 사용하여 히스토그램을 생성합니다. 먼저 Bar 개체를 만들고 제목과 축 레이블을 설정한 다음 데이터 시리즈를 추가하고 차트를 HTML 페이지에 렌더링합니다.

4. 데이터 시각화

마지막으로 생성된 HTML 페이지를 브라우저에서 열어 히스토그램의 효과를 확인하세요. 실제 개발에서는 표시를 위해 여러 차트를 결합하거나 다른 데이터 소스를 사용하여 다른 차트를 생성해야 할 수도 있습니다. 여기서는 템플릿 엔진을 사용하여 다양한 HTML 페이지를 동적으로 생성할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "github.com/pkg/errors"
    "net/http"
)

func main() {
    r := gin.Default()
    r.LoadHTMLGlob("templates/*")

    // define route handler
    r.GET("/bar/:table/:x/:y", func(c *gin.Context) {
        table := c.Param("table")
        x := c.Param("x")
        y := c.Param("y")
        data, err := queryData(table, x, y)
        if err != nil {
            c.String(http.StatusInternalServerError, "Failed to query data: "+err.Error())
            return
        }
        bar := charts.NewBar()
        bar.SetGlobalOptions(
            charts.WithTitleOpts(opts.Title{
                Title: fmt.Sprintf("Bar Chart (%s vs %s)", x, y),
            }),
            charts.WithXAxisOpts(opts.XAxis{
                Name: x,
            }),
            charts.WithYAxisOpts(opts.YAxis{
                Name: y,
            }),
        )
        bar.AddSeries(table, data)
        c.HTML(http.StatusOK, "bar.html", gin.H{
            "graph": bar.JSChart(),
        })
    })

    // listen on port 8080
    r.Run(":8080")
}

// query data from MySQL database
func queryData(table, x, y string) ([]opts.BarData, error) {
    db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/database_name")
    if err != nil {
        return nil, errors.Wrap(err, "Failed to connect to database")
    }
    defer db.Close()
    rows, err := db.Query(fmt.Sprintf("SELECT %s, %s FROM %s", x, y, table))
    if err != nil {
        return nil, errors.Wrap(err, "Failed to execute query")
    }
    defer rows.Close()
    var result []opts.BarData
    for rows.Next() {
        var field1 string
        var field2 float64
        err = rows.Scan(&field1, &field2)
        if err != nil {
            return nil, errors.Wrap(err, "Failed to read row")
        }
        result = append(result, opts.BarData{Name: field1, Value: field2})
    }
    return result, nil
}

이 예에서는 gin 웹 프레임워크를 사용하여 HTTP 라우팅 및 처리 기능을 정의합니다. "/bar/:table/:x/:y" 경로가 정의되어 있으며, 다양한 매개변수를 전달하여 다양한 HTML 페이지를 동적으로 생성할 수 있습니다. 처리 기능에서는 먼저 MySQL 데이터베이스에서 데이터를 읽은 다음 ECharts를 사용하여 히스토그램을 생성하고 마지막으로 차트가 HTML 템플릿에 포함되어 클라이언트 브라우저로 반환됩니다.

5. 요약

이 글의 연구를 통해 우리는 ECharts와 golang을 사용하여 다양한 통계 차트를 생성하는 방법을 배웠습니다. 막대형 차트, 꺾은선형 차트, 원형 차트 등 일반적인 차트 유형이든 이 방식으로 수행할 수 있습니다. 또한 템플릿 엔진을 사용하여 다양한 HTML 페이지를 동적으로 생성하여 데이터 시각화의 유연성과 적용성을 향상시킬 수도 있습니다. 물론 실제 개발에서는 주의해야 할 세부 사항과 기법이 더 많고, 더 많은 연습과 탐구가 필요하다.

위 내용은 ECharts 및 golang 실용 가이드: 다양한 통계 차트 만들기 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!