【21】数据可视化：基于 Echarts + Python 动态实时大屏范例- Excel数据源
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三、编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码）
写在前面，最近收到了很多小伙伴们的建议，大屏的数据源是否可以展示更丰富的种类，比如Excel，数据库等，那就更加贴近小伙伴们的实际工作场景，可以很快在工作中应用，所以应小伙伴需求，就诞生了这篇 【 基于 Echarts + Python 动态实时大屏范例（Excel数据源）- 可视大屏案例】。另外说明下，很多实际展示场景下需要自动播放效果，本案例也展示了Events和DispatchAction触发的饼图和地图高亮效果，非常实用。
之前很多小伙伴们说能否出一些视频课程来学习Echarts，这样可以更快速的上手，最近挤出来一些时间，录制了《Echart-0基础入门》系列课程（共14节课）Echarts-0基础入门--其他视频教程-编程语言-CSDN程序员研修院 正式上线了，希望小伙伴们多多支持。
话不多说，开始分享干货，欢迎讨论！QQ微信同号： 6550523
❤️效果展示❤️
1、首先看动态效果图
2、丰富的主题样式
一、 确定需求方案
1、确定产品上线部署的屏幕LED分辨率
1280px*768px，F11全屏后占满整屏无滚动条；其它分辨率屏幕可自适应显示。
2、部署方式
- 基于免安装可执行程序：支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统；将可执行程序exe复制到服务器上即可，无需其它环境依赖；
- 观看方式：既可在服务器上直接观看程序界面，也可远程使用浏览器打开播放，支持Chrome浏览器、360浏览器等主流浏览器。
二、整体架构设计
- 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；
- 后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；
- 数据传输格式：JSON；数据源类型：Excel；
- 数据源类型：本案例采用python request 采集实时数据方式。实际开发需求中，支持定制HTTP API接口方式或其它各种类型数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等。
- 数据更新方式：本案例为了展示数据，采用定时拉取方式。实际开发需求中，采用后端数据实时更新，实时推送到前端展示；
三、编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码）
1、前端html代码
<body style="background-color: #01030c">
<div class="container_fluid">
<div class="row_fluid" id="vue_app">
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<dv-decoration-1 style="height:4%;">
</dv-decoration-1>
<h3 id="container_h"></h3>
</div>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-3">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_0"></div>
</dv-border-box-13>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_1"></div>
</dv-border-box-13>
</div>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_2"></div>
</dv-border-box-13>
</div>
</div>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-6">
<dv-border-box-13 style="height:87%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding: 2% 2% 2% 2%" id="container_3"></div>
</dv-border-box-13>
</div>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-3">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_4"></div>
</dv-border-box-13>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_5"></div>
</dv-border-box-13>
</div>
<div style="padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<dv-border-box-13 style="height:29%;padding:0 0" class="col-xs-12 col-md-12">
<div style="height:100%;padding:5% 5% 5% 5%;" id="container_6"></div>
</dv-border-box-13>
</div>
</div>
</div>
</div>
</body>2、前端JS代码
var idContainer_5 = "container_5";
function initEchart_5() {
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart = echarts.init(
document.getElementById(idContainer_5),
window.gTheme
);
option = {
title: {
text: "机型价格占比",
left: "left",
textStyle: {
color: "#3690be",
fontSize: "10",
},
},
grid: {
left: "5%",
top: "20%",
right: "10%",
bottom: "5%",
containLabel: true,
},
tooltip: {},
dataset: {
source: [],
},
xAxis: [
{
name: "数量",
type: "value",
axisLabel: {
rotate: 50,
show: true,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.7)",
fontSize: "10",
},
formatter: "{value}%",
},
splitLine: {
lineStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.7)",
},
},
},
],
yAxis: [
{
name: "价格",
type: "category",
axisLabel: {
show: true,
textStyle: {
color: "rgba(255,255,255,.7)",
fontSize: "10",
},
},
splitLine: {
show: false,
},
},
],
series: [
{
type: "bar",
},
],
};
// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart.setOption(option);
window.addEventListener("resize", function () {
myChart.resize();
});
}
function asyncData_5() {
$.get("bar_equipment.json").done(function (data) {
var myChart = echarts.init(document.getElementById(idContainer_5));
myChart.setOption({
dataset: { source: data },
});
});
}
initEchart_5();
3、Echarts 自动高亮效果
本例中的饼图和地图都加了自动高亮效果，再做展示的时候这个功能 非常有用。
setInterval(function () {
var myChart = echarts.init(document.getElementById(container));
var dataLen = 0;
try {
dataLen = myChart.getOption().dataset[0]["source"].length;
} catch {
dataLen = myChart.getOption().series[0]["data"].length;
}
// 取消之前高亮的图形
myChart.dispatchAction({
type: "downplay",
seriesIndex: 0,
dataIndex: currentIndex,
});
currentIndex = (currentIndex + 1) % dataLen;
// 高亮当前图形
myChart.dispatchAction({
type: "highlight",
seriesIndex: 0,
dataIndex: currentIndex,
});
// 显示 tooltip
myChart.dispatchAction({
type: "showTip",
seriesIndex: 0,
dataIndex: currentIndex,
});
}, 1000);4、后端python实现的httpserver代码
def HttpServer():
try:
server = HTTPServer((ip, port), MyRequestHandler)
listen = "http://%s:%d" % (ip, port)
print("服务器监听地址： ", listen)
server.serve_forever()
except ValueError as e:
print("Exception", e)
server.socket.close()
if __name__ == "__main__":
HttpServer()5、Excel数据源及代码
if self.path.find("bar_equipment.json") >= 0:
df = pd.read_excel("excel/bar_equipment.xlsx")
result = df.to_json(orient='values')四、上线运行效果及命令
<!-- 启动server命令 -->
python httpserver.py
<!-- 浏览器中输入网址查看大屏（端口为 httpserver.py 中的 port 参数定义） -->
http://localhost:88xx
<!-- 更多资料参考我的博客主页 -->
https://yydatav.blog.csdn.net/
<!-- 更多案例参考 -->
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/120705616
五、源码下载
21【源码】数据可视化：基于Echarts+Python动态实时大屏范例-Excel数据源.zip-企业管理文档类资源-CSDN下载
注：源码包括python的httpserver + Excel数据源码 + echarts
本次分享结束，欢迎讨论！QQ微信同号： 6550523
六、更多精彩案例
本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
THE END
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