告诉一段完整代码，能实现拖拽布局的pyecharts大屏

好的，以下是一个基于 Pyecharts 和 Flask 的拖拽布局大屏示例代码：

from flask import Flask, render_template, request
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/chart', methods=['POST'])
def chart():
    # 从前端获取数据
    x_data = request.form.getlist('x_data[]')
    y_data = request.form.getlist('y_data[]')
    chart_type = request.form['chart_type']
    title = request.form['title']
    subtitle = request.form['subtitle']
    legend_name = request.form['legend_name']
    theme = request.form['theme']

    # 创建图表
    if chart_type == 'bar':
        chart = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType[theme]))
        chart.add_xaxis(x_data)
        chart.add_yaxis(legend_name, y_data)
    else:
        return 'Invalid chart type'

    # 配置图表
    chart.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=title, subtitle=subtitle),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),
    )

    # 返回图表数据
    return chart.dump_options_with_quotes()

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

以上代码中，我们首先创建了一个 Flask 应用，并定义了两个路由。首页路由 `/` 返回一个 HTML 模板文件 `index.html`，该文件包含了一个可拖拽的布局和一个表单，用于动态生成图表。另一个路由 `/chart` 接收表单数据，根据用户选择的图表类型和主题动态生成图表，并以 JSON 格式返回给前端。

在前端部分，我们使用了 jQuery UI 和 Bootstrap Grid System 实现了一个可拖拽的布局。用户可以使用鼠标拖拽图表卡片到不同的区域，从而改变图表的位置和大小。当用户填写表单并点击提交按钮时，我们使用 jQuery Ajax 将表单数据发送到后端，并在成功响应后使用 Pyecharts 动态生成图表，并将图表数据以 JSON 格式返回给前端。最后，我们使用 echarts.init 和 echarts.setOption 将 JSON 数据转换成图表并在前端显示出来。

完整的示例代码可以在 GitHub 上找到：https://github.com/chenjiandongx/pyecharts-draggable-dashboard