使用mysql+pyecharts实现可视化大屏

实现折线图

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line, Map
from pyecharts.commons.utils import JsCode
import pymysql
from pyecharts.globals import ThemeType
​
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                 user='root',
                                 passwd='root',
                                 db='phicdata',
                                 port=3306,
                                 charset='utf8'
                                 )
cur = connection.cursor()  # 游标（指针）cursor的方式操作数据
sql = "select  year1,year2,year3,year4,year5,year6,year7,year8,year9,year10,year11,year12,year13,year14,year15   from phic1 where id=1 or id=2 or id=3 or id=4 or id=5 or id=5 or id=6 or id=7 or id=8"  # sql语句
cur.execute(sql) #execute(query, args):执行单条sql语句。
results=cur.fetchall() #使结果全部可看
print(results)
​
#转换成列表形式，以便于填入图表的数据
data1=results[0]
h=list(data1)
data2=results[1]
i=list(data2)
data3=results[2]
j=list(data3)
data4=results[3]
k=list(data4)
data5=results[4]
l=list(data5)
data6=results[5]
m=list(data6)
data7=results[6]
n=list(data7)
data8=results[7]
o=list(data8)
print(h)
def  line_scatter() -> Line:
​
  js_formatter = """function (params) {
        console.log(params);
        return '人口数量  ' + params.value + (params.seriesData.length ? '：' + params.seriesData[0].data : '');
    }"""
​
  line = (
     # Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
      Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
        .add_xaxis(
        xaxis_data=[
            "2004",
            "2005",
            "2007",
            "2008",
            "2009",
            "2010",
            "2011",
            "2012",
            "2013",
            "2014",
            "2017",
            "2018",
        ]
    )
        .extend_axis(
        xaxis_data=[
            "2004",
            "2005",
            "2007",
            "2008",
            "2009",
            "2010",
            "2011",
            "2012",
            "2013",
            "2014",
            "2017",
            "2018",
        ],
        xaxis=opts.AxisOpts(
            type_="category",
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#6e9ef1")
            ),
            axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(
                is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))
            ),
        ),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="卫生人员总数",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#d14a61",
        y_axis=h,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="卫生技术人员",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#000000",
        y_axis=i,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="注册护士",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#8AFEF1",
        y_axis=j,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="其他技术人员",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#B00000",
        y_axis=k,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="管理人员",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#30F000",
        y_axis=l,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="工勤人员",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#6e9ef1",
        y_axis=m,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
        .add_yaxis(
        series_name="乡村医生和卫生员",   #名字
        is_smooth=True,              #是否平滑
        symbol="emptyCircle",       #符号
        is_symbol_show=False,
        color="#F00000",      #颜色
        y_axis=n,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
​
        .set_global_opts(
        legend_opts=opts.LegendOpts(),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="category",
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")
            ),
            axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(
                is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))
            ),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)
            ),
        ),
          toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(
              # 是否显示该工具
              is_show=True,
​
              # 工具栏 icon 的布局朝向。
              # 可选：'horizontal', 'vertical'
              orient="vertical",
​
              # 工具栏组件离容器左侧的距离
              # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
              # 也可以是 'left', 'center', 'right'，'top', 'middle', 'bottom'
              # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐
              pos_left="90%",
​
          ),
​
​
    )
​
    )
  return line
line_scatter().render('visual01text.html')

• 之后依次实现了四个图

生成后使用page方法实现可拖拽的组件

# page=Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
# page.add(visual01.line_scatter(),
#
#                  visual05.bar,
#                  visual06.bar,
#                  visual02.map,
#                  visual03.c
#                  )
#
# page.render("visualAll.html")

• 布局调整好以后点击save config 会自动下载一个json文件(保存到与项目同一目录)

• 

   

再次进入项目进行整合

 

执行此行代码

最后进行在生成的html中进行一些细节方面的调整

可视化就到此结束啦

最终效果图如下：