pembangunan bahagian belakang
Golang
Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis data dan fungsi visualisasi
Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis data dan fungsi visualisasi
Dalam aplikasi perusahaan moden, analisis data dan visualisasi adalah fungsi penting. Data membantu kami memahami situasi sebenar operasi perniagaan dan keperluan pelanggan, dan visualisasi membolehkan kami memahami dan memaparkan data dengan lebih intuitif. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis data dan fungsi visualisasi.
Gin ialah rangka kerja web yang ditulis dalam bahasa Go. Ia adalah rangka kerja yang ringan, cekap, mudah dipelajari dan digunakan, dan oleh itu semakin popular dalam aplikasi peringkat perusahaan. Kami boleh menggunakan Gin untuk membangunkan aplikasi web, seperti platform paparan data, pelayan API, dsb. Pada masa yang sama, rangka kerja Gin menyediakan banyak fungsi berkuasa, seperti penghalaan, perisian tengah, dsb., yang boleh digunakan untuk membangunkan pelbagai aplikasi.
Di bawah ini kami akan memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis dan visualisasi data.
- Menggunakan rangka kerja Gin untuk membangunkan aplikasi web
Pertama, kita perlu menggunakan Gin untuk membangunkan aplikasi web. Untuk ini kita perlu memasang perpustakaan Gin. Gin boleh dipasang di terminal dengan arahan berikut:
go get -u github.com/gin-gonic/gin
Setelah pemasangan selesai, kami boleh mula menulis aplikasi kami. Berikut ialah contoh mudah:
package main
import "github.com/gin-gonic/gin"
func main() {
r := gin.Default()
r.GET("/", func(c *gin.Context) {
c.JSON(200, gin.H{
"message": "Hello World!",
})
})
r.Run(":8080")
}Kod di atas mencipta laluan bernama "/".
- Sambung ke pangkalan data
Untuk melakukan analisis data, kita perlu mendapatkan data daripada pangkalan data. Kami boleh menggunakan pakej pangkalan data/sql yang disediakan oleh Go untuk menyambung ke pangkalan data kami dan melaksanakan pertanyaan. Berikut ialah contoh:
import (
"database/sql"
_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)
func connectToDB() (*sql.DB, error) {
db, err := sql.Open("mysql", "user:password@/database")
if err != nil {
return nil, err
}
err = db.Ping()
if err != nil {
return nil, err
}
return db, nil
}
func getDataFromDB(db *sql.DB) ([]Data, error) {
rows, err := db.Query("SELECT * FROM data")
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var data []Data
for rows.Next() {
var d Data
err := rows.Scan(&d.Field1, &d.Field2, &d.Field3)
if err != nil {
return nil, err
}
data = append(data, d)
}
return data, nil
}Coretan kod di atas akan bersambung ke pangkalan data MySQL, mendapatkan data daripada jadual data "data", dan kemudian menyimpannya dalam kepingan struktur.
- Penggambaran Data
Sebaik sahaja kami mempunyai data daripada pangkalan data, kami perlu memvisualisasikannya. Kami boleh membuat carta visualisasi menggunakan API Visualisasi Data (D3.js). Berikut ialah contoh:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>D3.js Example</title>
</head>
<body>
<svg width="500" height="300"></svg>
<script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>
<script>
d3.csv("data.csv", function(data) {
var svg = d3.select("svg");
var xScale = d3.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data, function(d) { return +d.x; })])
.range([0, 500]);
var yScale = d3.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data, function(d) { return +d.y; })])
.range([300, 0]);
var line = d3.line()
.x(function(d) { return xScale(+d.x); })
.y(function(d) { return yScale(+d.y); });
svg.append("path")
.datum(data)
.attr("d", line)
.attr("fill", "none")
.attr("stroke", "steelblue")
.attr("stroke-width", 2);
});
</script>
</body>
</html>Kod di atas akan membaca data daripada fail CSV dan kemudian memplotkannya sebagai carta garisan ringkas.
- Digabungkan dengan rangka kerja Gin
Kini kita telah melihat cara menggunakan Gin untuk membangunkan aplikasi web, cara menyambung ke pangkalan data dan cara menggunakan D3.js untuk visualisasi data . Akhirnya kita perlu meletakkan ini bersama-sama.
Berikut ialah contoh kod yang akan mendapatkan data daripada pangkalan data MySQL, menukarnya kepada format JSON, dan kemudian menghantarnya ke bahagian hadapan untuk visualisasi.
package main
import (
"database/sql"
"encoding/json"
"log"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
)
type Data struct {
Field1 string `json:"field1"`
Field2 string `json:"field2"`
Field3 int `json:"field3"`
}
func getDataFromDB(db *sql.DB) ([]Data, error) {
rows, err := db.Query("SELECT * FROM data")
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var data []Data
for rows.Next() {
var d Data
err := rows.Scan(&d.Field1, &d.Field2, &d.Field3)
if err != nil {
return nil, err
}
data = append(data, d)
}
return data, nil
}
func main() {
db, err := sql.Open("mysql", "user:password@/database")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer db.Close()
r := gin.Default()
r.GET("/", func(c *gin.Context) {
data, err := getDataFromDB(db)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
jsonData, err := json.Marshal(data)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
c.HTML(http.StatusOK, "index.tmpl", gin.H{
"title": "Data Visualization",
"data": string(jsonData),
})
})
r.Run(":8080")
}Kod ini akan mendapatkan data daripada pangkalan data dan menukarnya kepada format JSON. Data JSON kemudiannya dihantar kembali ke bahagian hadapan untuk melukis carta visualisasi.
Ringkasan
Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis data dan fungsi visualisasi. Kita boleh menggunakan Gin untuk membangunkan aplikasi web, menggunakan pakej pangkalan data/sql untuk menyambung ke pangkalan data dan melaksanakan pertanyaan, dan menggunakan D3.js untuk melukis carta visual. Menggabungkan ini, kami boleh menggunakan analisis data dan visualisasi untuk lebih memahami operasi perniagaan dan keperluan pelanggan kami.
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan rangka kerja Gin untuk melaksanakan analisis data dan fungsi visualisasi. 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
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
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
1393
52
1207
24
Baca fail CSV dan lakukan analisis data menggunakan panda
Jan 09, 2024 am 09:26 AM
Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan
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
Pengenalan kepada kaedah analisis data
Jan 08, 2024 am 10:22 AM
Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.
11 pengedaran asas yang saintis data menggunakan 95% masa
Dec 15, 2023 am 08:21 AM
Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.
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
11 Visualisasi Lanjutan untuk Analisis Data dan Pembelajaran Mesin
Oct 25, 2023 am 08:13 AM
Visualisasi ialah alat yang berkuasa untuk menyampaikan corak dan hubungan data yang kompleks dengan cara yang intuitif dan mudah difahami. Mereka memainkan peranan penting dalam analisis data, memberikan cerapan yang selalunya sukar untuk dibezakan daripada data mentah atau perwakilan berangka tradisional. Visualisasi adalah penting untuk memahami corak dan perhubungan data yang kompleks, dan kami akan memperkenalkan 11 carta paling penting dan mesti diketahui yang membantu mendedahkan maklumat dalam data dan menjadikan data kompleks lebih mudah difahami dan bermakna. 1. KSPlotKSPlot digunakan untuk menilai perbezaan taburan. Idea teras adalah untuk mengukur jarak maksimum antara fungsi pengedaran kumulatif (CDF) dua pengedaran. Semakin kecil jarak maksimum, semakin besar kemungkinan mereka tergolong dalam pengedaran yang sama. Oleh itu, ia terutamanya ditafsirkan sebagai "sistem" untuk menentukan perbezaan pengedaran.
Pembelajaran mesin dan analisis data menggunakan bahasa Go
Nov 30, 2023 am 08:44 AM
Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin
Cara menggunakan antara muka ECharts dan php untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik
Dec 17, 2023 am 10:26 AM
Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan
