pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bina aplikasi web visualisasi data interaktif menggunakan Flask dan D3.js
Bina aplikasi web visualisasi data interaktif menggunakan Flask dan D3.js
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, analisis data dan visualisasi data telah menjadi kemahiran yang amat diperlukan dalam banyak industri dan bidang. Adalah sangat penting bagi penganalisis dan penyelidik data untuk membentangkan sejumlah besar data di hadapan pengguna dan membolehkan pengguna memahami maksud dan ciri data melalui visualisasi. Untuk memenuhi keperluan ini, telah menjadi trend untuk menggunakan D3.js untuk membina visualisasi data interaktif dalam aplikasi web. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara membina aplikasi web visualisasi data interaktif menggunakan Flask dan D3.js.
Flask ialah rangka kerja aplikasi web yang ringan berdasarkan Python yang sangat mudah dipelajari dan digunakan. Ia menyediakan banyak ciri berguna seperti penghalaan, templat, ORM, dsb., yang boleh digunakan untuk membina aplikasi web dengan cepat. D3.js ialah perpustakaan JavaScript yang digunakan khusus untuk visualisasi data Ia boleh menjana pelbagai elemen visual seperti carta dan jadual berdasarkan data, dan membolehkan pengguna berinteraksi dengan elemen ini.
Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Flask dan D3.js. Hanya masukkan arahan berikut dalam konsol:
pip install Flask
Seterusnya, kita perlu mencipta aplikasi Flask. Dalam Python, kita boleh menggunakan kod berikut untuk membina aplikasi Flask yang paling mudah:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return "Hello, World!"
if __name__ == "__main__":
app.run()Kod ini menyediakan aplikasi Flask dan mentakrifkan laluan yang memperuntukkan permintaan HTTP kepada fungsiindex() untuk dikendalikan. Dalam contoh ini, fungsi index() hanya mengembalikan "Hello, World!" yang mudah.
Seterusnya, kita perlu mengimport perpustakaan D3.js ke dalam aplikasi web. Untuk melakukan ini, kami boleh membenamkan fail perpustakaan terus ke dalam HTML. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan perpustakaan awam (seperti modul CDN atau NPM) yang mengandungi perpustakaan D3.js. Dalam teg <head> fail HTML, tambahkan kod berikut:
<head> <title>Interactive Data Visualization</title> <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/4.13.0/d3.min.js"></script> </head>
Kod ini akan memuatkan pustaka D3.js daripada CDN.
Kini, kami telah membina aplikasi Flask berdaya maju minimum dan memuatkan perpustakaan D3.js dalam fail HTML. Seterusnya, mari kita lihat cara menggunakan D3.js untuk menjana elemen visual. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan carta bar mudah untuk menggambarkan data. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan D3.js untuk menjana carta bar:
// 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");Kod ini akan mencipta 5 elemen bar biru dalam elemen SVG dengan ID chart. Gunakan kaedah scaleLinear() untuk membuat bar skala yang memetakan data kepada dimensi elemen visual. Apabila menjana elemen, gunakan kaedah .attr() untuk menetapkan pelbagai sifat seperti kedudukan, lebar, tinggi, warna isian, dsb.
Kini kami boleh membenamkan kod D3.js yang mudah digunakan ini ke dalam aplikasi Flask kami. Berikut ialah contoh lengkap menggunakan Flask dengan D3.js:
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) Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi render_template() untuk mengembalikan fail templat HTML index.html kepada pengguna. Dalam fail templat ini, kami boleh menggunakan D3.js untuk menjana sebarang jenis elemen visual. Berikut ialah kod sampel lengkap yang menggunakan D3.js untuk menjana carta bar:
<!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>Akses http://localhost:5000 dalam penyemak imbas, dan anda akan melihat halaman dengan carta bar!
Ringkasan:
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan Flask dan perpustakaan D3.js untuk membina aplikasi web visualisasi data interaktif. Dengan menggunakan gabungan ini, kami boleh membina alat visualisasi data yang berkuasa dengan pantas supaya pengguna dapat memahami data dengan lebih baik. Klik di sini untuk lebih banyak tutorial yang berkaitan dengan pembangunan Flask.
Perhatikan bahawa D3.js mempunyai beberapa had, terutamanya apabila bekerja dengan set data yang besar. Jika anda perlu memproses sejumlah besar data, pertimbangkan untuk menggunakan alat visualisasi data khusus seperti Tableau atau Power BI.
Atas ialah kandungan terperinci Bina aplikasi web visualisasi data interaktif menggunakan Flask dan D3.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Cara membina aplikasi web yang ringkas dan mudah digunakan dengan React dan Flask
Sep 27, 2023 am 11:09 AM
Cara menggunakan React dan Flask untuk membina aplikasi web yang ringkas dan mudah digunakan Pengenalan: Dengan perkembangan Internet, keperluan aplikasi web menjadi semakin pelbagai dan kompleks. Untuk memenuhi keperluan pengguna untuk kemudahan penggunaan dan prestasi, semakin penting untuk menggunakan tindanan teknologi moden untuk membina aplikasi rangkaian. React dan Flask ialah dua rangka kerja yang sangat popular untuk pembangunan bahagian hadapan dan belakang, dan ia berfungsi dengan baik bersama-sama untuk membina aplikasi web yang ringkas dan mudah digunakan. Artikel ini akan memperincikan cara memanfaatkan React dan Flask
Mulakan dari awal dan bimbing anda langkah demi langkah untuk memasang Flask dan segera buat blog peribadi
Feb 19, 2024 pm 04:01 PM
Bermula dari awal, saya akan mengajar anda langkah demi langkah cara memasang Flask dan cepat membina blog peribadi Sebagai seorang yang suka menulis, mempunyai blog peribadi adalah sangat penting. Sebagai rangka kerja Web Python yang ringan, Flask boleh membantu kami membina blog peribadi yang ringkas dan berfungsi sepenuhnya dengan cepat. Dalam artikel ini, saya akan bermula dari awal dan mengajar anda langkah demi langkah cara memasang Flask dan membina blog peribadi dengan cepat. Langkah 1: Pasang Python dan pip Sebelum bermula, kita perlu memasang Python dan pi terlebih dahulu
Panduan untuk memasang rangka kerja Flask: Langkah terperinci untuk membantu anda memasang Flask dengan betul
Feb 18, 2024 pm 10:51 PM
Tutorial pemasangan rangka kerja Flask: Ajar anda langkah demi langkah cara memasang rangka kerja Flask dengan betul. Contoh kod khusus diperlukan. Ia mudah dipelajari, mudah digunakan dan padat dengan ciri yang hebat. Artikel ini akan membawa anda langkah demi langkah untuk memasang rangka kerja Flask dengan betul dan memberikan contoh kod terperinci untuk rujukan. Langkah 1: Pasang Python Sebelum memasang rangka kerja Flask, anda perlu terlebih dahulu memastikan bahawa Python dipasang pada komputer anda. Anda boleh bermula dari P
Django vs. Flask: Analisis perbandingan rangka kerja web Python
Jan 19, 2024 am 08:36 AM
Django dan Flask adalah kedua-duanya peneraju dalam rangka kerja Web Python, dan kedua-duanya mempunyai kelebihan dan senario yang boleh digunakan. Artikel ini akan menjalankan analisis perbandingan kedua-dua rangka kerja ini dan memberikan contoh kod khusus. Pengenalan Pembangunan Django ialah rangka kerja Web berciri penuh, tujuan utamanya adalah untuk membangunkan aplikasi Web yang kompleks dengan cepat. Django menyediakan banyak fungsi terbina dalam, seperti ORM (Pemetaan Hubungan Objek), borang, pengesahan, bahagian belakang pengurusan, dsb. Ciri-ciri ini membolehkan Django mengendalikan besar
Flask vs FastAPI: Pilihan terbaik untuk pembangunan API Web yang cekap
Sep 27, 2023 pm 09:01 PM
FlaskvsFastAPI: Pilihan terbaik untuk pembangunan WebAPI yang cekap Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, WebAPI telah menjadi bahagian yang sangat diperlukan. Mereka menyediakan data dan perkhidmatan yang membolehkan komunikasi dan saling kendali antara aplikasi yang berbeza. Apabila memilih rangka kerja untuk membangunkan WebAPI, Flask dan FastAPI ialah dua pilihan yang telah menarik banyak perhatian. Kedua-dua rangka kerja sangat popular dan masing-masing mempunyai kelebihan tersendiri. Dalam artikel ini, kita akan melihat Fl
Visualisasi |. Kongsi satu lagi set templat visualisasi Flask+Pyecharts 2
Aug 09, 2023 pm 04:05 PM
Dalam isu ini, saya akan berkongsi dengan anda satu set <Flask+Pyecharts Visual Template 2> yang sesuai untuk pemula. Saya harap ia akan membantu anda.
Cara menggunakan antara muka php dan ECharts untuk menjana carta statistik visual
Dec 18, 2023 am 11:39 AM
Dalam konteks hari ini di mana visualisasi data menjadi semakin penting, ramai pembangun berharap untuk menggunakan pelbagai alatan untuk menjana pelbagai carta dan laporan dengan cepat supaya mereka boleh memaparkan data dengan lebih baik dan membantu pembuat keputusan membuat pertimbangan yang pantas. Dalam konteks ini, menggunakan antara muka Php dan perpustakaan ECharts boleh membantu ramai pembangun menjana carta statistik visual dengan cepat. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan antara muka Php dan perpustakaan ECharts untuk menjana carta statistik visual. Dalam pelaksanaan khusus, kami akan menggunakan MySQL
Lima pilihan alat visualisasi untuk meneroka Kafka
Feb 01, 2024 am 08:03 AM
Lima pilihan untuk alat visualisasi Kafka ApacheKafka ialah platform pemprosesan strim teragih yang mampu memproses sejumlah besar data masa nyata. Ia digunakan secara meluas untuk membina saluran paip data masa nyata, baris gilir mesej dan aplikasi dipacu peristiwa. Alat visualisasi Kafka boleh membantu pengguna memantau dan mengurus kelompok Kafka serta lebih memahami aliran data Kafka. Berikut ialah pengenalan kepada lima alat visualisasi Kafka yang popular: ConfluentControlCenterConfluent
