构建 Flask 数据可视化大屏

2023-12-27 10:47:45 在这篇文章中，咱们将深化引见如何借助 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。

引言

数据可视化是现代运行开发中无法或缺的一环，而经常使用Flask构建数据可视化大屏是一个既幽默又具备应战性的名目。在这篇文章中，咱们将深化引见如何借助 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。

技术栈选择

在名目的初期，咱们面临着选择适宜的技术栈的应战。为了成功高效的后端和好看的前端，咱们选择经常使用 Flask 作为后端框架，同时驳回HTML、CSS和JavaScript构建前端。这个选择基于Flask轻量、灵敏的特点，以及前端技术栈的宽泛运行和弱小的可定制性。

后端：

前端：

数据库：

名目结构与架构

在构建名目之前，咱们设计了明晰的名目结构和技术架构。后端 Flask 运行程序被组织成模块化的组件，前端页面的结构明晰，并经常使用 AJAX 技术成功数据和视图的交互。这种明晰的架构使得名目易于保养和裁减。文件目录结构十分方便，如下所示：

BIG_SCREEN├─static│├─css│├─font│├─images│├─js│└─picture├─templates| |-index.html|-db| |-job.json| |-crop.json└─app.py

只有要到指定目录下，执行命令而后关上阅读器即可访问：

python app.py

数据处置与展现

数据处置是数据可视化名目中的关键一环。咱们演示了如何经常使用 Flask 从本地 JSON 文件中读取数据，并将数据传递到前端进执行态渲染。经过一些数据处置的技巧，咱们确保数据在前端获取充沛的展现和提升。

当触及数据处置和展现时，一个数据可视化大屏名目须要处置和出现少量的消息。在这个名目中，咱们经常使用 Flask 作为后端框架，以及HTML/CSS/JS作为前端技术栈。上方是关于数据处置和展现的一些关键方面：

1.数据处置：

(1) 数据加载与读取

咱们经常使用 Flask 后端从本地 JSON 文件中读取数据。在 Flask 中，可以经常使用 Python 的json模块轻松加载和解析 JSON 数据。

import jsonwith open('data.json', 'r') as file:data = json.load(file)

(2) 数据处置与预备：

一旦数据被加载，或者须要启动一些处置以满足前端的需求。例如，对数据启动挑选、排序或转换格局。

# 数据处置示例：挑选出特定条件的数据filtered_data = [item for item in>

2.数据传递与前端展现：

(1) Flask 路由设置

在 Flask 中，咱们设置路由来处置前端的恳求，并将数据传递给前端页面。

from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():return render_template('index.html',>

(2) 前端模板引擎

经常使用 Flask 的模板引擎，咱们可以在 HTML 中灵活渲染数据。

<ul>{% for item in>

(3) 异步加载与实时降级

关于少量数据或须要实时降级的状况，可以经常使用 AJAX 技术成功异步加载，确保页面流利性和用户体验。

// 经常使用 AJAX 异步加载数据$.ajax({url: '/get_data',method: 'GET',success: function(response) {// 降级页面数据updateUI(response);}});

(4) 图表库的经常使用

在前端，经常使用一些盛行的图表库（Chart.js、D3.js）可以将数据以图表的方式活泼展现。咱们重要经常使用echarts

// 经常使用 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}]}});

经过以上方式，咱们可以在 Flask 后端处置数据，并经常使用HTML/CSS/JS灵活地在前端页面中展现和可视化这些数据。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好看的方式出现。

总结与展望

这篇文章宿愿能够激起您的兴味，深化了解和尝试构建自己的数据可视化大屏名目。它是flask初学者示例小名目，全体逻辑不难，只是或者前端的样式比拟难以编写，不过重点把握前后端数据交互就可以了。