使用Flask制作可视化大屏
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引言
数据可视化是现代应用开发中不可或缺的一环，而使用 Flask 构建数据可视化大屏是一个既有趣又具有挑战性的项目。在这篇文章中，我们将深入介绍如何借助 Flask 后端和纯 HTML/CSS/JS 前端，从本地 JSON 文件中读取数据，打造一个引人入胜的数据可视化大屏。
技术栈
在项目的初期，我们面临着选择适合的技术栈的挑战。为了实现高效的后端和美观的前端，我们决定使用 Flask 作为后端框架，同时采用 HTML、CSS 和JavaScript 构建前端。这个选择基于 Flask 轻量、灵活的特点，以及前端技术栈的广泛应用和强大的可定制性。
后端：
-
python -
flask
前端
-
html -
css -
js -
jquery
数据库
-
本地 json数据
项目结构与架构
在构建项目之前，我们设计了清晰的项目结构和技术架构。后端 Flask 应用程序被组织成模块化的组件，前端页面的结构清晰，并使用 AJAX 技术实现数据和视图的交互。这种清晰的架构使得项目易于维护和扩展。文件目录结构非常简单，如下所示：
BIG_SCREEN
├─static
│ ├─css
│ ├─font
│ ├─images
│ ├─js
│ └─picture
├─templates
| |-index.html
|-db
| |-job.json
| |-crop.json
└─app.py
只需要到指定目录下，执行命令然后打开浏览器即可访问：
python app.py
数据处理与展示
数据处理是数据可视化项目中的关键一环。我们演示了如何使用 Flask 从本地 JSON 文件中读取数据，并将数据传递到前端进行动态渲染。通过一些数据处理的技巧，我们确保数据在前端得到充分的展示和优化。
当涉及数据处理和展示时，一个数据可视化大屏项目需要处理和呈现大量的信息。在这个项目中，我们使用 Flask 作为后端框架，以及 HTML/CSS/JS 作为前端技术栈。下面是关于数据处理和展示的一些关键方面：
数据处理：
-
数据加载与读取
我们使用 Flask 后端从本地 JSON 文件中读取数据。在 Flask 中，可以使用 Python 的 json 模块轻松加载和解析 JSON 数据。
import json
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
-
数据处理与准备：
一旦数据被加载，可能需要进行一些处理以满足前端的需求。例如，对数据进行筛选、排序或转换格式。
# 数据处理示例：筛选出特定条件的数据
filtered_data = [item for item in data if item['category'] == 'example']数据传递与前端展示：
-
Flask 路由设置
在 Flask 中，我们设置路由来处理前端的请求，并将数据传递给前端页面。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html', data=data)
-
前端模板引擎
使用 Flask 的模板引擎，我们可以在 HTML 中动态渲染数据。
<!-- 在 HTML 中使用 Flask 模板引擎渲染数据 -->
<ul>
{% for item in data %}
<li>{{ item.name }} - {{ item.value }}</li>
{% endfor %}
</ul>
-
异步加载与实时更新
对于大量数据或需要实时更新的情况，可以使用 AJAX 技术实现异步加载，确保页面流畅性和用户体验。
// 使用 AJAX 异步加载数据
$.ajax({
url: '/get_data',
method: 'GET',
success: function(response) {
// 更新页面数据
updateUI(response);
}
});
-
图表库的使用
在前端，使用一些流行的图表库（Chart.js、D3.js）可以将数据以图表的形式生动展示。我们主要使用echarts
// 使用 Chart.js 渲染柱状图
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var myChart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3'],
datasets: [{
label: 'Data Series',
data: [10, 20, 15],
backgroundColor: ['rgba(255, 99, 132, 0.2)', 'rgba(54, 162, 235, 0.2)', 'rgba(255, 206, 86, 0.2)'],
borderColor: ['rgba(255, 99, 132, 1)', 'rgba(54, 162, 235, 1)', 'rgba(255, 206, 86, 1)'],
borderWidth: 1
}]
}
});
通过以上方式，我们可以在 Flask 后端处理数据，并使用 HTML/CSS/JS 动态地在前端页面中展示和可视化这些数据。这种组合可以提供高度定制化的用户体验，使得数据在大屏幕上以美观的形式呈现。