为什么这个代码运行出来没有显示网站

这是因为在实现实时更新的过程中，我们使用了一个无限循环 `while True`，它会一直运行下去，并且在循环内部不断重新生成图表文件。因此，当我们在浏览器中打开 `tmd.1.html` 文件时，它实际上是打开了正在运行的 Python 程序生成的最后一个图表文件，而不是最新的图表文件。

要解决这个问题，我们可以使用 Pyecharts 的 `render_notebook()` 函数代替 `render()` 函数，将图表直接渲染在 Jupyter Notebook 的输出区域中，而不是生成一个 HTML 文件。这样，我们就可以在浏览器中实时看到更新的图表了。

以下是修改后的代码：

#coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals
from openpyxl import load_workbook
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.charts import Tab
import time
from IPython.display import clear_output
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot as driver

# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook(r"温湿度数据.xlsx")
ws = wb.active

# 定义变量保存历史数据
history_data_temperature = []
history_data_humidity = []

# 循环读取 Excel 文件并绘制图表
while True:
    # 读取 Excel 文件数据
    value_temperature = []
    value_humidity = []
    x_temperature = []
    x_humidity = []
    for row in ws.values:
        value_temperature.append(row[1])
        x_temperature.append(row[0])
        value_humidity.append(row[2])
        x_humidity.append(row[0])

    # 更新历史数据
    history_data_temperature += value_temperature
    history_data_humidity += value_humidity

    # 绘制图表
    p = (
        Line()
        .set_global_opts(
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                type_="value",
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
            ),
        )
        .add_xaxis(x_temperature)
        .add_yaxis("temperature", value_temperature)
        .add_yaxis("humidity", value_humidity)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"),
            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),
        )
    )

    # 把历史数据添加到图表中
    if history_data_temperature and history_data_humidity:
        p.add_xaxis(x_temperature + x_humidity)
        p.add_yaxis("temperature(history)", history_data_temperature)
        p.add_yaxis("humidity(history)", history_data_humidity)

    # 清除输出区域
    clear_output(wait=True)

    # 渲染图表并显示
    make_snapshot(driver, p.render(), "tmd.1.png")
    display(Image(filename="tmd.1.png"))

    # 等待一段时间后重新读取 Excel 文件
    time.sleep(10)

这段代码的主要修改是使用 `clear_output()` 函数在每次重新绘制图表前清除输出区域，避免在 Jupyter Notebook 中显示多个图表。另外，我们使用了 `make_snapshot()` 函数将图表渲染为 PNG 格式的图片，并使用 `display()` 函数在 Jupyter Notebook 中显示图片。这样，我们就可以实时看到更新的图表了。