pyecharts连接mysql

### 使用 PyECharts 连接 MySQL 数据库实现数据可视化

为了使用 PyEcharts 和 MySQL 数据库进行数据可视化，需先安装必要的 Python 库并建立到 MySQL 的连接。以下是具体方法：

#### 安装依赖库
确保已安装 `pymysql` 或者 `mysql-connector-python` 来处理与 MySQL 数据库之间的交互操作。

pip install pymysql mysql-connector-python pyecharts

#### 建立数据库连接
创建一个函数来初始化同 MySQL 数据库间的通信链路，并执行查询语句获取所需的数据集。

import pymysql

def fetch_data_from_mysql():
    connection = pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='root',      # 用户名
        password='password',  # 密码
        database='test_db'   # 数据库名称
    )
    
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            sql_query = "SELECT * FROM sales"
            cursor.execute(sql_query)
            result = cursor.fetchall()
            return result
    finally:
        connection.close()

此部分代码负责打开至指定主机、用户名、密码以及目标数据库的链接；通过 SQL 查询命令提取表中所有记录，并最终关闭该会话[^2]。

#### 构建图表实例
利用从 MySQL 获取的数据构建 PyEcharts 图形对象。这里以柱状图为例子展示销售情况。

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

data = fetch_data_from_mysql()

categories = [item[0] for item in data]  # 假设第一列为类别
values = [item[1] for item in data]     # 假设第二列为数值

bar_chart = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(categories)
    .add_yaxis("销售额", values)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额"))
)

# 渲染图形为 HTML 文件或直接显示于 Jupyter Notebook 中
bar_chart.render_notebook()

上述脚本展示了如何将来自 MySQL 表格的信息映射成适合可视化的形式，并应用自定义样式设置生成美观易懂的结果图[^3]。