【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时大屏范例 |
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【17】数据可视化+爬虫：基于 Echarts + Python 实现的动态实时大屏范例
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目录 ❤️效果展示❤️ 1、首先看动态效果图 2、丰富的主题样式 一、 确定需求方案 1、确定产品上线部署的屏幕LED分辨率 2、功能模块 3、部署方式 二、整体架构设计 三、爬虫采集关键编码实现 1、确定爬虫目标 2、确认每个模块的url请求及参数 3、编写爬虫采集数据 四、数据可视化关键编码实现 1、前端html代码 2、前端JS代码 3、后端python服务器代码 五、上线运行 六、源码下载 七、精彩案例汇总 写在前面，最近收到了很多小伙伴们的建议，大屏得展示数据如果采用真实数据分析计算，那就更加贴近小伙伴们的实际工作场景，可以很快在工作中应用，所以应小伙伴需求，就诞生了这篇数据可视化+爬虫。 近年来，数据可视化大屏的出现，掀起一番又一番的浪潮，众多企业主纷纷想要打造属于自己的 “酷炫吊炸天” 的霸道总裁大屏驾驶舱。今天为大家分享的是 【 行业搜索指数排行榜- 数据可视化大屏解决方案】。 之前小伙伴们建议我出一些视频课程来学习Echarts，这样可以更快上手，所以我就追星赶月的录制了《Echart-0基础入门》系列课程（共14节课） ，希望小伙伴们多多支持。 ❤️效果展示❤️ 1、首先看动态效果图
1280px*768px，F11全屏后占满整屏无滚动条；其它分辨率屏幕可自适应显示。 2、功能模块汽车行业排行榜单 手机行业排行榜单 化妆品行业排行榜单 旅游景点行业排行 高校行业排行 房产行业排行 3、部署方式 基于免安装可执行程序：支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统；将可执行程序exe复制到服务器上即可，无需其它环境依赖； 观看方式：既可在服务器上直接观看程序界面，也可远程使用浏览器打开播放，支持Chrome浏览器、360浏览器等主流浏览器。 二、整体架构设计 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；后端基于Python Web实现，使用Pycharm编辑器；数据传输格式：JSON；数据源类型：本案例采用python request 采集实时数据方式。实际开发需求中，支持定制HTTP API接口方式或其它各种类型数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等。数据更新方式：本案例为了展示数据，采用定时拉取方式。实际开发需求中，采用后端数据实时更新，实时推送到前端展示； 三、爬虫采集关键编码实现 1、确定爬虫目标本次采集目标为百度行业排行。打开网址 百度指数 页面如图所示：
F12打开浏览器调试，定位url
接下来确认请求参数：
这里需要cookie，只是一次性测试那么简单的操作从浏览器中取出来。如果是规模性的功能开发，那么要采取自动登录，自动获取cookie的方式。本篇采用第一种方式测试。 由于这里的网址是https，是不安全的链接访问，所以request.get的verify参数需要设置为False，否则请求失败。 至此，爬虫部分基本完成。 四、数据可视化关键编码实现 1、前端html代码
汽车行业最高指数
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化妆品行业最高指数
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旅游行业最高指数
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手机行业最高指数
112222
高校行业最高指数
112222
房产行业最高指数
112222 2、前端JS代码 var idContainer_5 = "container_5"; var chartDom = document.getElementById(idContainer_5); var myChart = echarts.init(chartDom, window.gTheme); var option; option = { title: { text: "全行业排行榜单", left: "left", textStyle: { color: "hsl(200, 86%, 48%)", fontSize: "10", }, }, tooltip: { trigger: 'item', formatter: '{a} {b} : {c} ' }, legend: { top: "10%", itemWidth: 20, itemHeight: 10, orient: 'vertical', left: 'right', textStyle: { color: "rgba(255,255,255,.5)", fontSize: "10", }, }, series: [ { name:'热点指数', data: [], type: 'wordCloud', // shape: 'circle', //circle cardioid diamond triangle-forward triangle sizeRange: [20, 62], //word的字体大小区间，单位像素 // rotationRange: [-90, 90], //word的可旋转角度区间 showBackground: true, backgroundStyle: { color: "rgba(180, 180, 180, 0.1)", }, label: { show: false } }, ], }; option && myChart.setOption(option); myChart.setOption(option); window.addEventListener("resize", function () { myChart.resize(); }); function asyncData_5() { $.getJSON("json/5.json").done(function (data) { console.log(data); var myChart = echarts.init(document.getElementById(idContainer_5)); myChart.setOption({ series: [{data: data}], }); }); } asyncData_5(); 3、后端python服务器代码 class MyRequestHandler(SimpleHTTPRequestHandler): protocol_version = "HTTP/1.0" server_version = "PSHS/0.1" sys_version = "Python/3.7.x" target = "./" # 监听目录，配置项 def do_GET(self): url = "" data = [] randomDateType = ['&dateType=20210711~20210717', '&dateType=20210811~20210817', '&dateType=20210911~20210917', '&dateType=20211011~20211017'] dateType = randomDateType[random.randint(0,3)] if self.path.find("/json/5.json") >= 0: for k in baidu_data: data.extend(scrapyBaidu.filter_pie_data(baidu_data[k])) // 其他链接同上 else: SimpleHTTPRequestHandler.do_GET(self); return self.send_response(200) self.send_header("Content-type", "json") self.end_headers() rspstr = json.dumps(data) self.wfile.write(rspstr.encode("utf-8")) def do_POST(self): data = self.rfile.read(int(self.headers["content-length"])) data = json.loads(data) self.send_response(200) self.send_header("Content-type", "text/html") self.end_headers() rspstr = json.dumps(data, ensure_ascii=False) self.wfile.write(rspstr.encode("utf-8")) def HttpServer(): try: server = HTTPServer((ip, port), MyRequestHandler) listen = "http://%s:%d" %(ip, port) print("服务器监听地址： ", listen) server.serve_forever() except ValueError as e: print("Exception", e) server.socket.close() if __name__ == "__main__": HttpServer() 五、上线运行
17【源码】数据可视化：基于Echarts+Python实现的动态实时大屏范例（含爬虫代码）.zip-企业管理文档类资源-CSDN下载 本次分享结束，欢迎讨论！QQ微信同号： 6550523 七、精彩案例汇总请抬起你可爱的小手戳戳戳：❤️数据可视化《精彩案例汇总》❤️_小魔怪的博客-CSDN博客 |
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