利用Flask和ECharts打造疫情数据大屏可视化分析

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。