构建 Flask 数据可视化大屏

2023-12-27 10:47:45 在这篇文章中，我们将深入介绍如何借助 Flask 后端和纯 HTML/CSS/JS 前端，从本地 JSON 文件中读取数据，打造一个引人入胜的数据可视化大屏。

引言

数据可视化是现代应用开发中不可或缺的一环，而使用Flask构建数据可视化大屏是一个既有趣又具有挑战性的项目。在这篇文章中，我们将深入介绍如何借助 Flask 后端和纯HTML/CSS/JS前端，从本地JSON文件中读取数据，打造一个引人入胜的数据可视化大屏。

技术栈选择

在项目的初期，我们面临着选择适合的技术栈的挑战。为了实现高效的后端和美观的前端，我们决定使用 Flask 作为后端框架，同时采用HTML、CSS和JavaScript构建前端。这个选择基于Flask轻量、灵活的特点，以及前端技术栈的广泛应用和强大的可定制性。

后端：

前端：

数据库：

项目结构与架构

在构建项目之前，我们设计了清晰的项目结构和技术架构。后端 Flask 应用程序被组织成模块化的组件，前端页面的结构清晰，并使用 AJAX 技术实现数据和视图的交互。这种清晰的架构使得项目易于维护和扩展。文件目录结构非常简单，如下所示：

BIG_SCREEN├─static│├─css│├─font│├─images│├─js│└─picture├─templates| |-index.html|-db| |-job.json| |-crop.json└─app.py

只需要到指定目录下，执行命令然后打开浏览器即可访问：

python app.py

数据处理与展示

数据处理是数据可视化项目中的关键一环。我们演示了如何使用 Flask 从本地 JSON 文件中读取数据，并将数据传递到前端进行动态渲染。通过一些数据处理的技巧，我们确保数据在前端得到充分的展示和优化。

当涉及数据处理和展示时，一个数据可视化大屏项目需要处理和呈现大量的信息。在这个项目中，我们使用 Flask 作为后端框架，以及HTML/CSS/JS作为前端技术栈。下面是关于数据处理和展示的一些关键方面：

1.数据处理：

(1) 数据加载与读取

我们使用 Flask 后端从本地 JSON 文件中读取数据。在 Flask 中，可以使用 Python 的json模块轻松加载和解析 JSON 数据。

import jsonwith open('data.json', 'r') as file:data = json.load(file)

(2) 数据处理与准备：

一旦数据被加载，可能需要进行一些处理以满足前端的需求。例如，对数据进行筛选、排序或转换格式。

# 数据处理示例：筛选出特定条件的数据filtered_data = [item for item in>

2.数据传递与前端展示：

(1) Flask 路由设置

在 Flask 中，我们设置路由来处理前端的请求，并将数据传递给前端页面。

from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():return render_template('index.html',>

(2) 前端模板引擎

使用 Flask 的模板引擎，我们可以在 HTML 中动态渲染数据。

<ul>{% for item in>

(3) 异步加载与实时更新

对于大量数据或需要实时更新的情况，可以使用 AJAX 技术实现异步加载，确保页面流畅性和用户体验。

// 使用 AJAX 异步加载数据$.ajax({url: '/get_data',method: 'GET',success: function(response) {// 更新页面数据updateUI(response);}});

(4) 图表库的使用

在前端，使用一些流行的图表库（Chart.js、D3.js）可以将数据以图表的形式生动展示。我们主要使用echarts

// 使用 Chart.js 渲染柱状图var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');var myChart = new Chart(ctx, {type: 'bar',data: {labels: ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3'],datasets: [{label: 'Data Series',data: [10, 20, 15],backgroundColor: ['rgba(255, 99, 132, 0.2)', 'rgba(54, 162, 235, 0.2)', 'rgba(255, 206, 86, 0.2)'],borderColor: ['rgba(255, 99, 132, 1)', 'rgba(54, 162, 235, 1)', 'rgba(255, 206, 86, 1)'],borderWidth: 1}]}});

通过以上方式，我们可以在 Flask 后端处理数据，并使用HTML/CSS/JS动态地在前端页面中展示和可视化这些数据。这种组合可以提供高度定制化的用户体验，使得数据在大屏幕上以美观的形式呈现。

总结与展望

这篇文章希望能够激发您的兴趣，深入了解和尝试构建自己的数据可视化大屏项目。它是flask初学者示例小项目，整体逻辑不难，只是可能前端的样式比较难以编写，不过重点掌握前后端数据交互就可以了。