from flask import Flask, render_template, request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Geo from pyecharts.globals import ChartType

你好！这是一段使用 Flask 框架、SQLAlchemy 数据库操作库以及 pyecharts 数据可视化库的 Python 代码。其中，Flask 用于搭建 Web 应用程序，SQLAlchemy 用于操作 MySQL 数据库，pyecharts 用于生成数据可视化图表。 具体来说，os 模块是 Python 的标准库模块，用于与操作系统进行交互，例如获取环境变量、创建文件夹等。Flask 框架则提供了一系列的工具和方法，用于简化 Web 应用程序的开发过程。render_template 方法是 Flask 中用于渲染 HTML 模板的方法，request 则用于获取客户端发送的请求信息。 SQLAlchemy 是 Python 中著名的 ORM (Object Relational Mapping) 数据库操作库，用于将数据库表映射为 Python 类，从而方便操作数据库。在这段代码中，它被用于操作 MySQL 数据库。 最后，pyecharts 是一款强大的数据可视化库，支持多种类型的图表，包括词云图和饼图。Geo 则是 pyecharts 中用于生成地理图表的类。这段代码使用了 pyecharts 中的多种类，用于生成数据可视化图表。其中，snapshot_selenium 模块用于生成图表的截图。

生成个性化、美观的可视化大屏网页需要结合多种技术和工具，以下是详细的步骤及建议： --- ### **1. 设计整体布局** - 使用 `pyecharts` 提供的 `Page` 类构建整个页面，并设置合理的标题和拖拽模式。 - 可通过 `add_js_funcs()` 自定义 CSS 样式或 JavaScript 功能来美化界面。 **示例代码改进：** ```python page = Page( page_title="基于Python的豆瓣音乐数据分析与可视化", layout=Page.SimplePageLayout, # 或者选择 SimplePageLayout 进行自适应排版 ) # 定义背景样式 page.add_js_funcs(""" document.body.style.backgroundColor = '#2c3e50'; // 背景颜色改为深色主题 """) ``` --- ### **2. 增强图表效果** #### (1) 折线图优化： 可以添加更多交互功能，例如高亮显示、动态加载等。 **改进建议：** - 修改线条颜色为主题色调（如绿色或橙色），使其更醒目； - 开启平滑曲线 (`is_smooth`) 和标记点标注关键值。 修改后的折线图部分代码如下： ```python line = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color="#2c3e50", width="1600px", height="800px")) .add_xaxis(years) .add_yaxis( series_name="歌曲发行数量", y_axis=counts, is_smooth=True, # 平滑曲线 label_opts=opts.LabelOpts(color="white"), # 文本颜色设为白色 markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]), # 显示最大值点 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="每年歌曲发行数量统计", pos_top="1%", pos_left="center"), legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="white")), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item"), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True), # 工具栏选项开启 ) ) ``` #### (2) 表格设计： 如果想展示详细数据表，则推荐直接嵌入 HTML `<table>` 元素并通过 `Table` 配置列宽比例。 样例函数如下： ```python from pyecharts.commons.utils import JsCode def generate_table(): table_data = [ ["Year", "Count"], [2019, 100], [2020, 200], ... # 添加实际查询结果填充内容 ] headers = table_data[0] rows = table_data[1:] table_component = Table() table_component.add(headers, rows).set_global_opts( title_opts=ComponentTitleOpts(title="表格数据概览") ).render_embed() # 返回纯HTML字符串 return table_component ``` 将其插入到现有页签里即可。 --- ### **3. 整合其他组件提升吸引力** 除了已有的折线图外，还可以补充饼状图、柱形图等形式展现更多信息维度，比如各地区用户占比分析、关键词云热力分布等等... 例子——创建词频统计 + 关键字云图像模块： ```python def wordcloud_chart(): query = "SELECT intro FROM t_music LIMIT 50" intros_df = pd.read_sql(query, con=engine)['intro'] all_text = ''.join(map(str.strip,intros_df)) seg_list = jieba.lcut(all_text.replace('\n',' ').replace(' ','')) # 分词处理 c = Counter(seg_list) words_and_counts = [{"name": w,"value": v} for w,v in dict(c.most_common()).items()] wc = WordCloud(width="1400px",height="700px").add(series_name="",data_pair=words_and_counts, word_size_range=[20,100]).set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="歌词高频词汇词云图") ) return wc ``` 随后将该段落附加至最终呈现列表内: ```python page.add(... ,wordcloud_chart()) ``` --- ### **4. 发布上线** 最后一步就是把本地调试完成的作品部署出去让更多人访问啦！可通过 Flask/Django 构建简易服务器发布静态资源；亦或是借助在线托管服务 GitHub Pages/AWS S3 实现免运维维护操作~ 完整流程总结下来包括但不限于以下几个要点： 1. 数据采集清洗加工阶段 -> SQL 查询语句编写+Pandas DataFrame 操作技巧学习掌握。 2. 图像渲染制作阶段 -> PyEcharts API 的熟悉程度至关重要。 3. 页面定制化调整阶段 -> 结合前端知识丰富用户体验度。 希望对你有所帮助！ ---