pyecharts连接数据库mysql

### 使用 PyEcharts 连接 MySQL 数据库

#### 准备工作

为了实现 Python 脚本通过 PyEcharts 和 MySQL 的交互，需先安装必要的软件包。这包括 `pymysql` 用于连接 MySQL 数据库以及 `pyecharts` 作为绘图工具。

pip install pymysql pyecharts

#### 获取数据

建立到 MySQL 数据库的连接，并执行 SQL 查询来获取所需的数据集。此过程涉及创建数据库连接对象、定义查询语句并提取结果。

import pymysql

db = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',      # 用户名
    password='password',  # 密码
    database='test_db'   # 数据库名称
)

cursor = db.cursor()
sql_query = "SELECT * FROM sales_data LIMIT 10"
cursor.execute(sql_query)
data = cursor.fetchall()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
db.close()

上述代码展示了如何从名为 `sales_data` 的表中选取前十个记录[^1]。

#### 处理数据

取得原始数据之后，通常还需要对其进行一定的处理才能适应 PyEcharts 所需的形式。比如转换成列表或其他结构化形式以便于后续操作。

categories, values = zip(*[(row[0], row[1]) for row in data])

这里假设每条记录由两个字段组成——类别（如日期）和对应的数值（如销售额），并将它们分别存储到了 `categories` 和 `values` 中[^2]。

#### 绘制图表

最后一步就是利用 PyEcharts 创建图形表示这些数据了。下面是一个简单的柱状图例子：

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

bar_chart = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
    .add_xaxis(list(categories))
    .add_yaxis("Sales Amount", list(values), color="#5793f3")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Monthly Sales Report"))
)

# 渲染图像可以直接在 Jupyter Notebook 或者保存为 HTML 文件查看
bar_chart.render_notebook()  
# 如果不是在Jupyter环境中，则可以使用 bar_chart.render('output.html')

这段脚本会生成一个宽度为800像素、高度为400像素的水平条形图，其中 X轴代表时间周期而 Y轴则显示销售金额；颜色设置为蓝色系的颜色编码方案[^3]。