빅데이터 화면을 만드는 파이썬 코드 50줄!

PywebIO 소개

PywebIO 모듈은 개발자가 HTML 및 JavaScript 없이 웹 애플리케이션이나 브라우저 기반 GUI 애플리케이션을 빠르게 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. PywebIO는 일반적으로 사용되는 일부 시각화 모듈과 결합하여 큰 시각적 화면을 만들 수도 있습니다. .

먼저 필요한 모듈을 설치해 보겠습니다.

pip install pywebio
pip install cutecharts

위에서 언급한 Cutecharts 모듈은 Python에서 손으로 그린 ​​스타일의 시각화 아티팩트입니다. PywebIO 모듈과 결합하여 차트를 그리는 효과를 살펴보겠습니다. :

from cutecharts.charts import Bar
from cutecharts.faker import Faker
from pywebio import start_server
from pywebio.output import put_html
def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
put_html(chart.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(bar_base, debug=True, port=8080)

output

위 코드의 논리는 이해하기 어렵지 않습니다. 먼저 히스토그램 Bar() 객체를 인스턴스화한 다음 X축에 해당하는 레이블과 Y축에 해당하는 값을 입력합니다. 마지막으로 put_html(PywebIO 모듈에서) 메서드를 호출하면 URL이 표시됩니다.

브라우저에 URL을 입력하시면 우리가 그린 차트를 보실 수 있습니다. 물론, Cutecharts 모듈에는 다양한 차트를 연결하여 큰 시각적 화면을 생성하는 Page() 메서드가 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
return chart
def pie_base() -> Pie:
chart = Pie("标题", width="100%")
........
return chart
def radar_base() -> Radar:
chart = Radar("标题", width="100%")
......
return chart
def line_base() -> Line:
chart = Line("标题", width="100%")
......
return chart
def main():
page = Page()
page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base())
put_html(page.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)

output

PywebIO와 Pyecharts의 조합

PywebIO 모듈이 충족합니다 Pyecharts 모듈에서 코드의 논리는 기본적으로 Cutecharts의 코드 논리와 동일합니다. 먼저 차트 객체가 인스턴스화되고 데이터를 추가하고 차트 스타일을 설정한 후 최종적으로 put_html() 메서드가 호출됩니다. 브라우저에 최종 결과를 표시합니다.

# `chart` 是你的图表的实例
pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())

이 경우 Pyecharts에서 조합 구성 요소를 호출하여 각각 그려진 차트를 표시합니다. 코드는 다음과 같습니다.

def bar_plots():
bar = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
)
return bar
def line_plots():
line = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
)
)
return line
def main():
c = (
Grid()
.add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)
c.width = "100%"
put_html(c.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)

output

PywebIO와 Bokeh의 조합

PywebIO와 Bokeh의 조합 구문은 위와 약간 다릅니다.

from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.io import show
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fig = figure(...)
...
show(fig)

예를 들어 간단한 히스토그램을 그려보면 코드는 다음과 같습니다.

def bar_plots():
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",
 toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)
if __name__ == "__main__":
start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)

output

Browser- 기반 GUI 애플리케이션

Pywebio 모듈을 다양한 차트를 그리기 위해 일반적으로 사용되는 시각화 모듈과 결합하는 것 외에도 이를 사용하여 탐색 기반 그래픽 인터페이스를 구축할 수도 있습니다. 먼저 가장 간단한 애플리케이션을 만들어 보겠습니다.

from pywebio.input import *
from pywebio.output import *
data = input_group(
"用户数据",
[
input("请问您的名字是: ", name="name", type=TEXT),
input("输入您的年龄", name="age", type=NUMBER),
radio(
"哪个洲的",
name="continent",
options=[
"非洲",
"亚洲",
"澳大利亚",
"欧洲",
"北美洲",
"南美洲",
],
),
checkbox(
"用户隐私条例", name="agreement", options=["同意"]
),
],
)
put_text("表格输出:")
put_table(
[
["名字", data["name"]],
["年龄", data["age"]],
["位置", data["continent"]],
["条例", data["agreement"]],
]
)

output

일부 함수 메소드에 대한 설명은 다음과 같습니다.

• input(): 텍스트 내용 입력
• radio(): 라디오 버튼을 나타냅니다.
• checkbox(): 다중 선택을 나타냅니다. box
• input_group(): 입력 그룹을 나타냅니다.
• put_table(): 출력 그룹을 나타냅니다.
• put_text(): 출력 텍스트를 나타냅니다.

위 내용은 빅데이터 화면을 만드는 파이썬 코드 50줄!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!