Python 轻松实现可视化大屏

提到数据可视化，我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库，或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大，那么这款工具 big_screen 更适合你了。

本文介绍具体如下：

• big_screen 特点
• 安装环境
• 输入数据
• 结果展示
• 在线部署
• 代码领取

big_screen 特点

便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。

安装环境

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask

输入数据

在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可，如下为部分数据展示:

self.echart1_data = {
            \'title\': \'行业分布\',
            \'data\': [
                {\"name\": \"商超门店\", \"value\": 47},
                {\"name\": \"教育培训\", \"value\": 52},
                {\"name\": \"房地产\", \"value\": 90},
                {\"name\": \"生活服务\", \"value\": 84},
                {\"name\": \"汽车销售\", \"value\": 99},
                {\"name\": \"旅游酒店\", \"value\": 37},
                {\"name\": \"五金建材\", \"value\": 2},
            ]
        }
        self.echart2_data = {
            \'title\': \'省份分布\',
            \'data\': [
                {\"name\": \"浙江\", \"value\": 47},
                {\"name\": \"上海\", \"value\": 52},
                {\"name\": \"江苏\", \"value\": 90},
                {\"name\": \"广东\", \"value\": 84},
                {\"name\": \"北京\", \"value\": 99},
                {\"name\": \"深圳\", \"value\": 37},
                {\"name\": \"安徽\", \"value\": 150},
            ]
        }
        self.echarts3_1_data = {
            \'title\': \'年龄分布\',
            \'data\': [
                {\"name\": \"0岁以下\", \"value\": 47},
                {\"name\": \"20-29岁\", \"value\": 52},
                {\"name\": \"30-39岁\", \"value\": 90},
                {\"name\": \"40-49岁\", \"value\": 84},
                {\"name\": \"50岁以上\", \"value\": 99},
            ]
        }
        self.echarts3_2_data = {
            \'title\': \'职业分布\',
            \'data\': [
                {\"name\": \"电子商务\", \"value\": 10},
                {\"name\": \"教育\", \"value\": 20},
                {\"name\": \"IT/互联网\", \"value\": 20},
                {\"name\": \"金融\", \"value\": 30},
                {\"name\": \"学生\", \"value\": 40},
                {\"name\": \"其他\", \"value\": 50},
            ]
        }

本地运行

cd big_screen-master;
python app.py;

结果展示

在线部署

你可以直接像在本地一样运行脚本,这样可以运行成功，如果我们想让它一直运行，我们可以在线部署。使用命令如下：

nohup python app.py

这时你可以查看进程

ps -ef | grep python

就会看到我们刚才 app.py 代码已经运行起来了，这个就是在后台运行，关闭连接之后一样会运行，这下就放心了。

但是，如果发生错误的话，我们是无法知道哪里出错的，这时我们指定日志输出文件

nohup python -u app.py > robot.log 2>&1 &

还有一个问题，我想停止在线运行怎么办？可以使用这个命令

kill PID

代码获取

链接：https://pan.baidu.com/s/1sEGd2XzFXzTGapDjHrAROQ
提取码：1234