利用Flask和ECharts打造疫情数据大屏可视化分析
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更新于2024-10-14
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资源摘要信息:"该资源涉及的项目是利用flask和echarts技术实现的一个用于展示中国疫情数据的大屏可视化平台。项目旨在通过前端与后端的配合,完成数据的实时获取、处理和可视化展示。项目使用的技术栈主要包括HTML、Ajax、JavaScript以及Python,并使用了requests和flask两个Python库来处理后端逻辑。同时,前端利用echarts进行数据的图形化展示,并通过jQuery和Ajax实现数据的动态更新。"
详细知识点如下:
1. Flask框架
- Flask是一个轻量级的Web应用框架,适用于Python编程语言。
- 它使用基于Werkzeug的WSGI工具箱和Jinja2模板引擎。
- Flask的路由系统允许开发人员通过装饰器定义URL与函数的对应关系。
- Flask支持使用模板,使得HTML文件可以包含动态内容。
- Flask提供了静态文件服务,通常将CSS、JavaScript等静态资源放在static文件夹中。
2. Echarts数据可视化
- Echarts是百度开源的一个数据可视化工具,基于JavaScript。
- Echarts提供了丰富的图表类型,例如柱状图、折线图、饼图等。
- Echarts可以轻松地在网页中嵌入,通过HTML元素块进行填充。
- Echarts的配置项提供了丰富的自定义功能,允许用户定制图表的样式和行为。
- Echarts支持通过Ajax技术动态加载数据,实现图表的实时更新。
3. 大数据分析
- 大数据分析关注于从海量数据集中提取有价值的信息。
- 本项目涉及到的数据来源于腾讯实时疫情网站。
- 项目使用requests库通过HTTP协议爬取网站上的疫情数据。
- 数据爬取后需要被保存到本地数据库中,便于后端逻辑的处理。
4. Ajax技术
- Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种在无需重新加载整个页面的情况下,能够更新部分网页的技术。
- Ajax通过与服务器交换数据并使用DOM技术更新网页的部分内容,从而提高应用性能和用户体验。
- jQuery是一个流行的JavaScript库,它简化了Ajax请求的编写过程。
- 在本项目中,Ajax用于从后端获取实时疫情数据,并通过JavaScript更新页面上的Echarts图表。
5. 前端页面设计
- CSS用于设计网页布局、样式和响应式设计。
- 在本项目中,需要提前为Echarts图表分配HTML元素块的大小和位置。
- 前端页面设计通常包括布局结构(如header, footer, nav, section等)和样式设计。
6. requests库
- requests是Python的一个HTTP库,适用于发送HTTP请求。
- requests库提供简单的方法来发送GET、POST等HTTP请求,并处理响应。
- requests库的使用使得数据爬取变得更加方便和高效。
7. 数据库交互
- 在本项目中,utils.py文件用于与本地数据库进行交互操作。
- Flask通过数据库连接,将爬取的数据保存到数据库中。
- 后端逻辑需要处理前端发送的请求,并从数据库中检索数据以响应前端。
项目标签中提及的关键技术栈“flask”、“echarts”、“数据分析”、“ajax”在这份资源中都有涉及。通过这些知识点,可以全面理解该项目的实现过程和技术细节。
2023-08-12 上传
2020-12-22 上传
2024-02-21 上传
2024-04-14 上传
2024-05-25 上传
2024-02-28 上传
2023-09-28 上传
2023-10-24 上传
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