Flask 前后端分离 Step 1: 新建一个 Flask 项目 $ mkdir pyecharts-flask-demo $ cd pyecharts-flask-demo $ mkdir templates Step 2: 新建一个 HTML 文件 新建 HTML 文件保存位于项目根目录的 templates 文件夹,这里以如下 index.html 为例. 主要用到了 jquery 和 pyecharts 管理的 echarts.min.js 依赖 index.html <!DOCTYP

前言 子沐不久前,使用Scrapy爬取了智联招聘的职位数据,并部署到服务器上,设置了定时任务.数据量日益庞大.子沐在想,数据不过只是存在数据库里,并没有什么意义,所以子沐萌发一个想法,那就是做一个可视化分析系统,经过深思熟虑,子沐选择使用Flask(轻量级Python Web框架).Mysql(轻量级数据库,其实主要原因是数据抓取的时候就存储在Mysql里).Echarts(百度的可视化图表,非常高大上,逼格很高的),做了一个<基于Flask+Mysql+Echarts的智联招聘数据可视化分析系

如何将mysql数据库中的方式通过echarts可视化呢,以下面这个简单的例子向大家进行演示:   步骤一:mysql的创表和插入数据,当然这些数据也可以是你通过爬虫抓取的.     步骤二:   创建实体类,       步骤三:通过java连接数据库   将连接数据库所需的jar包,导入WEB-INF下的lib目录下:   package db; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.

echarts组件官网地址:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 1.找到脚手架项目所在地址,执行cnpm install echarts,安装echarts组件(脚手架的地址就是你vue项目的地址) (E:\demo\vuepro)这是我的项目地址,vuepro为项目名 2.按需导入,以加快打开速度 1 //引入echarts组件 2 import echarts from "echarts" 3 // 引入基本模板 4

1.安装echarts:  cnpm/npm i echarts -S 2.main.js中   import echarts from 'echart'    Vue.prototype.$echarts = echarts; 3.组件中使用: <template> <div class="echart_box"> <div id="myChart" :style="{width: '600px', height: '400

先上效果 开发环境要求 需要事先安装node及npm 前期准备 1.创建文件夹react-echarts-editor2.在项目根目录(以下称根目录)下创建src目录3.在项目根目录下创建dist目录4.在src目录下创建app.js文件(该文件就来一个react-echarts版的hello world) import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import ReactEcharts from "echarts-

效果图: 该效果主要实现一个table展示数据,并在下方生成一个折线图. 实现方式: 1.首先需要对表格进行一个数据加载,这里用到了layui的table.render,具体用法可以参考 https://www.layui.com/doc/modules/table.html html部分: <table class="layui-hide" id="reportTableId" lay-filter="currentTableFilter"

之前写过一篇关于数据大屏及地图下钻的文章 https://www.cnblogs.com/weijiutao/p/13977011.html ,但是存在诸多问题,如地图边界线及行政区划老旧,无法自适应问题等,正好抽时间又整理了一下修改的思路. 之前的文章已经获取了一套新的全国地图的行政区划及边界线,接下来就可以根据这套区划来进行地图的编写了.先来看一下最后的呈现效果. 代码目录如下 地图采用了最新的行政区划及边界进行加载,具体获取方式在另一篇文章 https://www.cnblogs.com/

本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法,不会的话你来找我呀- Flask 模板渲染 1. 新建一个项目flask_pyecharts 在编辑器中选择 New Project,然后选择 Flask,创建完之后,Pycharm 会帮我们把启动脚本和模板文件夹都建好 2. 拷贝 pyecharts 模板 将链接中的以下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.ht

大家好,我是辰哥~ 前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习! 1.安装版:2300+字!在不同系统上安装Docker!看这一篇文章就够了 2.使用版:Docker学不会?不妨看看这篇文章 学完了Docker之后,今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序!(下图是讲解安装docker时候,会有一期推文讲解部署python程序,今天就实现了) 01.Flask网页项目 辰哥以之前的一个简

大家好,我是辰哥~ 辰哥最近利用空闲时间在写一个在线可视化平台,过程中也觉得一些技术还是比较有意思的,所以就以模块化的形式分享出来.如:从网页界面(前端)上传文件到服务器(后端). 放一下该模块的界面图瞧一瞧: 点击上传excel文件按钮,选择excel文件后可以在线预览,并且后端接收保存到服务器,本文主要是分享上传文件这块内容. 背景:前端是html,后端使用Flask框架,在前端点击上传一个excel文件,后端接收并保存到本地. 01 前端处理 1.文件选择框 相信写过html代码的都知道,

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

前言 一.React是Facebook推出的一个前端框架,之前被用于著名的社交媒体Instagram中,后来由于取得了不错的反响,于是Facebook决定将其开源.出身名门的React也不负众望,成功成为当前最火热的三大前端框架之一.相比于Angular,React更加轻量.而相对于另一个轻量级前端框架Vue来说,React虽然学习和使用起来难度稍微大一些,但是React的社区相对来说人气更旺,而且在移动端的开发上面,大名鼎鼎的React Native更是尽显优势,在代码性能上要好过Vue框架.

最近使用echarts可视化的业务,但是有一些配置项需要修改,把这段时间的学习总结一下 1. 修改默认配置 a. 去掉分割线和网格线,在xAxis或者yAxis中设置 splitLine: { show: false } b. 修改标题背景和颜色 title: { backgroundColor: '#fff', textStyle: { fontWeight: 'normal', color: '#ff00ff' } } c. 设置坐标轴字体颜色和宽度,在xAxis或者yAxis中设置即可 a

继上篇第一阶段清洗数据并导入hive 本篇是剩下的两阶段 2.数据处理: ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) ·按照地市统计最受欢迎的Top10课程 (ip) ·按照流量统计最受欢迎的Top10课程 (traffic) 3.数据可视化:将统计结果倒入MySql数据库中,通过图形化展示的方式展现出来. 2. ·统计最受欢迎的视频/文章的Top10访问次数 (video/article) package mapreduce; import java.io.

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:程序员阿牛说一些面试的心得体会: 1.简历制作我做了两份简历,用两个手机账号,两个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历.一个是web全栈开发的简历,我真正接触python快2年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了(前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux)技术,技术水平自我评价一般,够日常一般使用,基于自己掌

之前早有前辈们说过,"裸辞一时爽,一直裸辞一直爽",这话一点不假,裸辞你要面临没有收入来源,但是每天眼睁睁看着各种花销不断支出的煎熬,我主要是觉得一边在上家公司工作一边去下家面试可能要经常请假,不太方便(事实证明也确实是这样的,面试并不是每次面试都能通过,即使有些一面通过,但还会邀约二面),并且还有点自己的事情需要处理,所以才裸辞,我非常不建议在目前的大环境下裸辞,能好好待还是好好待着. 小编给新手准备了学习资料书籍.包括软件也有都放在这里了http://note.youdao.com

一.项目概述 本项目基于Python.Flask.Echarts打造的一个疫情监控系统,涉及技术: Python网络爬虫 Python与Mysql数据库交互 使用Flask构建web项目 基于Echarts数据可视化展示 Linux部署web项目及爬虫(略) 二.项目构架 三.项目环境及工具准备 Python 3.8.1 Mysql 5.7.29 Pycharm 2019.3 Sublime3 (前端开发) Chrome 项目目前已经搭建出来(抽时间会上传),有些爬虫bug和浏览器驱动问题已经解

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

BlackArch-Tools 简介 安装在ArchLinux之上添加存储库从blackarch存储库安装工具替代安装方法BlackArch Linux Complete Tools List 简介 BlackArch Linux是针对渗透测试人员和安全研究人员的基于Arch Linux的渗透测试分发版.BlackArch Linux预装有上千种专用工具以用于渗透测试和计算机取证分析.BlackArch Linux与现有的Arch安装兼容.您可以单独或成组安装工具.https://blackar