我试过了getjson之类的是可以的但是比较怀疑数据量大的话用什么比较好啊?记得见过有人是pandas+d3.js+flask用的,不过找不到了
回复内容:
无邀自答,只因为在我主页的信息流里面多看了你一眼。。。。这话题选得各种切中我的要害啊。
我是勤劳的搬运工。
Getting Your Python Data Onto Browser介绍了如何将你的python数据弄到浏览器里面。所以其实JSON才是python和js的中介,Flask框架只是帮你简单的建立一个JSON服务器而已,连RESTfull都谈不上,如果你只是用来可视化的话。当然你也可以实现增修改删的RESTful服务。同理,你也可以用Tornado,也许它的性能更好。
我假定是一个动态的服务,那么Panda的DataFrame可以帮你快速地处理数据,Playing with REALTIME data, Python and D3和Data visualization using D3.js and Flask都有介绍相关的细节。
功能实现后,你所关心的可能是性能问题。我觉得大多数还不太会需要这方面的担忧。最烦人的可能是开发和可维护性。当然如果关心性能,你也可以在你功能完善的情况下,考虑服务器的优化,引入cache服务,服务器平衡等等,我觉得这不是你关心的。
此外,强烈推荐数据可视化控,可以试试ipython notebook. 这篇Visualizing a NetworkX graph in the IPython notebook with d3.js可能会让你强烈地喜欢上ipython notebook.
新手的个人经验:比如现在我们要将一个数据从Javascript传输到Flask, 进行处理后再传回Javascript. 我们可以使用jQuery中的getJSON, 并将数据转化为String后进行传输.
Javascript + jQuery:
<span class="nx">mydata</span> <span class="o">=</span> <span class="p">{</span><span class="s2">"msg"</span><span class="p">,</span> <span class="s2">"Hello Flask."</span><span class="p">};</span> <span class="c1">// 要传输的数据</span>
<span class="nx">$</span><span class="p">.</span><span class="nx">getJSON</span><span class="p">(</span><span class="s1">'/dataconvector'</span><span class="p">,</span> <span class="p">{</span> <span class="c1">// Flask中获取数据的function的url</span>
<span class="nx">mykey</span><span class="o">:</span> <span class="nx">JSON</span><span class="p">.</span><span class="nx">stringify</span><span class="p">(</span><span class="nx">mydata</span><span class="p">)</span> <span class="c1">// 定义一个keyword, 将数据stringify</span>
<span class="p">},</span> <span class="kd">function</span><span class="p">(</span><span class="nx">data</span><span class="p">)</span> <span class="p">{</span> <span class="c1">// 从Flask返回的数据</span>
<span class="nx">console</span><span class="p">.</span><span class="nx">log</span><span class="p">(</span><span class="nx">data</span><span class="p">.</span><span class="nx">result</span><span class="p">);</span>
<span class="nx">$</span><span class="p">(</span> <span class="s2">"#result"</span> <span class="p">).</span><span class="nx">text</span><span class="p">(</span><span class="nx">data</span><span class="p">.</span><span class="nx">result</span><span class="p">);</span>
<span class="p">}</span>
<span class="p">);</span>
websocket啊另外推荐神器 GitHub - brython-dev/brython: Brython (Browser Python) is an implementation of Python 3 running in the browser
bottle-websocket flask-socketio, 相当简单易用
https://flask-socketio.readthedocs.org/en/latest/ 入门上手的话推荐看这本:
Data Visualization with Python and JavaScript - O'Reilly Media 推荐一个Github上面的开源项目,Caravel(GitHub - airbnb/caravel: Caravel is a data exploration platform designed to be visual, intuitive, and interactive),我正在学习和研究它 在flask这个包里有jsonify这个方法,可以return这个方法的返回值,在js那边接受为json。
除此之外,还可以使用jinja过滤器,在html上将字典转化为js可以读取的格式。字符串就不必了。
参考我的博客
http://www.cnblogs.com/lewis617/p/5184621.html 用Flask搭建一个RESTful服务,以JSON作为数据接口,这样前台就能获取后台的数据。 tornado + websocket 也是一个选择,格式 json 比较方便。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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