给我一个基于mysql+echarts+flask的可视化大屏项目

时间: 2023-11-29 09:03:39 浏览: 89
好的,以下是一个基于mysql+echarts+flask的可视化大屏项目的简单示例: 1. 数据库设计 假设我们要展示一个销售数据的可视化大屏,我们需要设计一个数据库来存储销售数据。可以创建一个名为 `sales` 的数据库,其中包含两个表: - `product` 表:存储产品信息,包括产品名称(name)、产品类型(type)和产品单价(price)。 - `order` 表:存储订单信息,包括订单号(order_id)、产品名称(product_name)、订单数量(quantity)和订单日期(order_date)。 2. 后端实现 使用 Flask 框架来实现后端接口,可以创建一个名为 `app.py` 的文件。这个文件中需要完成以下功能: - 连接到 MySQL 数据库,并查询销售数据。 - 将查询结果转换成 ECharts 所需的数据格式。 - 提供一个 API,将转换后的数据返回给前端。 示例代码如下: ```python from flask import Flask, jsonify import pymysql app = Flask(__name__) db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='sales') @app.route('/api/sales') def sales(): cursor = db.cursor() sql = 'SELECT product.type, SUM(order.quantity * product.price) as total_sales FROM order INNER JOIN product ON order.product_name = product.name GROUP BY product.type' cursor.execute(sql) rows = cursor.fetchall() data = [] for row in rows: data.append({'name': row[0], 'value': row[1]}) return jsonify(data) if __name__ == '__main__': app.run() ``` 3. 前端实现 在前端页面中使用 ECharts 来展示销售数据。可以创建一个名为 `index.html` 的文件。这个文件中需要完成以下功能: - 引入 ECharts 库和 jQuery 库。 - 创建一个容器,用于展示 ECharts 图表。 - 发送 AJAX 请求到后端 API,获取销售数据。 - 使用 ECharts 绘制销售数据图表。 示例代码如下: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>销售数据可视化大屏</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.9.0/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="sales-chart" style="width: 800px;height: 400px;"></div> <script> $.get('/api/sales', function(data) { var chart = echarts.init(document.getElementById('sales-chart')); var option = { title: { text: '销售数据' }, tooltip: {}, xAxis: { data: data.map(function(item) { return item.name }) }, yAxis: {}, series: [{ name: '销售额', type: 'bar', data: data.map(function(item) { return item.value }) }] }; chart.setOption(option); }); </script> </body> </html> ``` 4. 运行项目 将 `app.py` 和 `index.html` 放在同一个目录下,并运行 `app.py` 文件。在浏览器中访问 `http://localhost:5000/index.html`,即可看到销售数据图表。

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