flask框架+pygal+sqlit3搭建图形化业务数据分析平台-创新互联-成都快上网建站

flask框架+pygal+sqlit3搭建图形化业务数据分析平台-创新互联

一. 前言

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     先说下主要的框架和主要的图形库的特点:(个人见解)

     Django:python开发的一个重量级的web框架,集成了MVC和ORM等技术,设计之初是为了使开发复杂的、数据库驱动的网站变得简单,然而由于种种原因很少有企业用来开发大型网站,而是拿来做运维开发的很多。其注重组件的重用性和“可插拔性”。

    Flask:python开发的一个轻量级的web框架,它使用简单的核心,用 extension 增加其他功能,扩增的弹性很好,并且上手比较容易。

Echars:百度开源的一个图像库,界面可以做的很炫,但是主要是基于JS的,Django、flask对其的支持并不是很好,尤其是后台用python处理数据展现到前台很复杂。

    Highchars:一个用纯JavaScript编写的一个图表库,兼容性也比较好,可以跨平台。但是其数据需要转成json格式才可以展现,对于需要后台通过python处理的数据来说也是一个不小的负担。Django、Flask对其的支持也不是很好。

    Pygal:一个 Python 开发的动态 SVG 图表库,功能可能没有Echars或者Highchars强大,但是胜在它是一个python开发的库,采用的是python的原生语法,使用起来很方便,不需要多么复杂的转换。并且flask对其的支持很好,相对来说Django对pygal的支持就差点。

    数据库选择了sqlite3,一个轻量级的关系型数据库。因为数据都是经过统计后的数据,数据量小,并且不需要特别复杂的操作。

    综上所述,经过各种尝试之后,确定了Flask+pygal+sqlite3的架构。

二.环境准备

    1.安装Python

        1). Python版本:

           3.4.3 :注意安装过程中选择把python添加到环境变量

        2). 说明

            建议选择高版本的Python,因为后面的两个库需要使用python自带的pip工具安装,否则直接下载库的安 装包的话容易安 装失败,主要是版本的          对应问题和依赖库的缺少问题。

    2.安装Flask框架

        在命令行模式下执行:

           pip install Flask

    3.安装图形库

        在命令行模式下执行:

           pip install pygal

    4.安装ORM映射库

        在命令行模式下执行:

           pip install flask-sqlalchemy

    5.下载sqlite3数据库

        直接在官网下载:http://www.sqlite.org/download.html

        选择:sqlite-tools-win32-x86-3170000.zip

        解压后包含三个可执行文件

三 、平台搭建过程

   1.创建数据库

      1)在命令行模式下,切换到sqlite3目录下,执行下面命令:

        sqlite3.exe dzj.db

      2)之后进入sqlite3命令行模式:

          create table appinfo(
                id integer key autoincrement,          
                year varchar(32),         
                month varchar(32),         
                cnt   varchar(32));

      3)字段说明(主键是必须设置的)

         Year 年份

         Month 月份

        Cnt 许可证数量

      4)插入数据

         

   2.搭建平台过程

       1)创建项目文件目录(dzj)

       2)在项目文件目录(dzj)下创建static文件夹和templates文件夹

       3)把创建的dzj.db数据库复制到当前目录下(dzj目录)

      4)在项目文件目录(dzj)下添加dzj.py 文件(注意要和项目同名),并添加以下代码:

from flask import Flask, render_templateimport pygalfrom dbconnect import dbfrom models import Appinfo
app = Flask(__name__)


@app.route('/')def APPLYTBLINFO():
    db.create_all() #在第一次调用时执行就可以
    appinfos = Appinfo.query.all()    ##选择年份
    list_year = []    ##选择月份
    list_month = []    ##月份对应的数字
    map_cnt = {}    for info in appinfos:        if info.year not in list_year:
            list_year.append(info.year)
            map_cnt[info.year] = [int(info.cnt)]        else:
            map_cnt[info.year].append(int(info.cnt))        if info.month not in list_month:
            list_month.append(info.month)
    line_chart = pygal.Line()
    line_chart.title = '信息'
    line_chart.x_labels = map(str, list_month)    for year in list_year :
        line_chart.add(str(year)+"年", map_cnt[year])    return render_template('index.html', chart=line_chart)    if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

      5)在项目文件目录(dzj)下添加dbconnect.py文件,代码如下:

from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyimport os
app = Flask(__name__)
dbpath = app.root_path.replace("\\", "/")#注意斜线的方向app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = r'sqlite:///'+dbpath+'/dzj.db'#app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = r'sqlite:///D:/Python/dzj/dzj.db'app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True#print(app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'])db = SQLAlchemy(app)

      6)在项目文件目录(dzj)下添加models.py 文件,代码如下:

from dbconnect import db##许可证申请数量class Appinfo(db.Model):    __tablename__='appinfo' ##注意这句,网上有些实例上并没有
    ##必须设置主键
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    year = db.Column(db.String(20))
    month = db.Column(db.String(20))
    cnt = db.Column(db.String(20))    def __init__(self, year, month, cnt):
        self.year = year
        self.month = month
        self.cnt = cnt    def __str__(self):        return self.year+":"+self.month+":"+self.cnt    def __repr__(self):        return self.year+":"+self.month+":"+self.cnt    
    def save(self):
        db.session.add(self)
        db.session.commit()

      7)在templates文件下添加index.html,代码如下:


    
        数据走势图分析
    
             数据图总览
                                                                     
                   数量分析图
                
    
                 

       8)在命令行下切换到dzj所在目录,执行:

          python dzj.py

         如下图没有报错,即说明运行成功:

        

       9)在浏览器输入:http://127.0.0.1:5000/ 查看结果

         

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