【拖拽可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理，简单粗暴！

“整篇文章较长，干货很多！建议收藏后，分章节阅读。”

一、设计方案

整体设计方案思维导图：

整篇文章，也将按照这个结构来讲解。

若有重点关注部分，可点击章节目录直接跳转！

二、项目背景

针对TOP250排行榜的数据，开发一套可视化数据大屏系统，展示各维度数据分析结果。
TOP250排行榜

三、电影爬虫

3.1 导入库

import requests  # 发送请求
from bs4 import BeautifulSoup  # 解析网页
import pandas as pd  # 存取csv
from time import sleep  # 等待时间
from sqlalchemy import create_engine  # 连接数据库

3.2 发送请求

定义一些空列表，用于临时存储爬取下的数据:

movie_name = []  # 电影名称
movie_url = []  # 电影链接
movie_star = []  # 电影评分
movie_star_people = []  # 评分人数
movie_director = []  # 导演
movie_actor = []  # 主演
movie_year = []  # 上映年份
movie_country = []  # 国家
movie_type = []  # 类型
short_comment = []  # 一句话短评

向网页发送请求：

res = requests.get(url, headers=headers)

3.3 解析页面

利用BeautifulSoup库解析响应页面：

soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

用BeautifulSoup的select函数，（css解析的方法）编写代码逻辑，部分核心代码：

for movie in soup.select('.item'):
	name = movie.select('.hd a')[0].text.replace('\n', '')  # 电影名称
	movie_name.append(name)
	url = movie.select('.hd a')[0]['href']  # 电影链接
	movie_url.append(url)
	star = movie.select('.rating_num')[0].text  # 电影评分
	movie_star.append(star)
	star_people = movie.select('.star span')[3].text  # 评分人数
	star_people = star_people.strip().replace('人评价', '')

其中，需要说明的是，《大闹天宫》这部电影和其他电影页面排版不同：

所以，这里特殊处理一下：

if name == '大闹天宫 / 大闹天宫 上下集  /  The Monkey King':  # 大闹天宫，特殊处理
	year0 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[0].strip()
	year1 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[1].strip()
	year2 = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[2].strip()
	year = year0 + '/' + year1 + '/' + year2
	movie_year.append(year)
	country = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[3].strip()
	movie_country.append(country)
	type = movie_infos.split('\n')[1].split('/')[4].strip()
	movie_type.append(type)

3.4 存储到csv

最后，将爬取到的数据保存到csv文件中：

def save_to_csv(csv_name):
	"""
	数据保存到csv
	:return: None
	"""
	df = pd.DataFrame()  # 初始化一个DataFrame对象
	df['电影名称'] = movie_name
	df['电影链接'] = movie_url
	df['电影评分'] = movie_star
	df['评分人数'] = movie_star_people
	df['导演'] = movie_director
	df['主演'] = movie_actor
	df['上映年份'] = movie_year
	df['国家'] = movie_country
	df['类型'] = movie_type
	df.to_csv(csv_name, encoding='utf_8_sig')  # 将数据保存到csv文件

其中，把各个list赋值为DataFrame的各个列，就把list数据转换为了DataFrame数据，然后直接to_csv保存。

3.5 讲解视频

同步讲解视频：
https://www.zhihu.com/zvideo/1465578220191592448

四、数据持久化存储

然后，就可以把csv数据导入到MySQL数据库，做持久化存储了。

4.1 导入库

import pandas as pd  # 存取csv
from sqlalchemy import create_engine  # 连接数据库

4.2 存入MySQL

最核心的三行代码：

# 把csv导入mysql数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/db_bigscreen')
df = pd.read_csv('Movie250.csv')
df.to_sql(name='t_film', con=engine, chunksize=1000, if_exists='replace', index=None)

用create_engine创建数据库连接，格式为：

create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@数据库IP地址/数据库名称')

这样，数据库连接就创建好了。

然后，用pandas的read_csv函数读取csv文件。

最后，用pandas的to_sql函数，把数据存入MySQL数据库：

name='college_t2' #mysql数据库中的表名
con=engine # 数据库连接
index=False #不包含索引字段
if_exists='replace' #如果表中存在数据，就替换掉，另外，还支持append(追加数据)
非常方便地完成了反向导入，即：从csv向数据库的导入。

4.3 讲解视频

同步讲解视频：
https://www.zhihu.com/zvideo/1496218294043009024

五、开发可视化大屏

如文章开头的思维导图所说，首先把各个子图表开发出来，然后用pyecharts的Page组件，把这些子图表拼装组合起来，形成大屏。

下面，依次讲解每个子图表的实现。

5.1 柱形图

pyecharts官网-柱形图：A Python Echarts Plotting Library built with love.

因为需要实现分段区间统计，所以先定义出一个区间对象：

# 设置分段
bins = [0, 100000, 200000, 300000, 500000, 1000000, 3000000]
# 设置标签
labels = ['0-10w', '10w-20w', '20w-30w', '30w-50w', '50w-100w', '100w-300w']

然后，对数据进行按段切割，并统计个数：

# 按分段离散化数据
segments = pd.cut(cmt_count_list, bins, labels=labels)  # 按分段切割数据
counts = pd.value_counts(segments, sort=False).values.tolist()  # 统计个数

最后，采用pyecharts里的Bar对象，画出柱形图：

bar = Bar(
	init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, width="450px", height="350px", chart_id='bar_cmt2'))  # 初始化条形图
bar.add_xaxis(labels, )  # 增加x轴数据
bar.add_yaxis("评价数", counts)  # 增加y轴数据
bar.set_global_opts(
	legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right'),
	title_opts=opts.TitleOpts(title="评价数量区间分布-柱形图", pos_left='center'),  # 标题
	toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=False, ),  # 不显示工具箱
	xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论数",  # x轴名称
	                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=8)),  # 字体大小
	yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="电影数量",
	                         axislabel_opts={"rotate": 0},
	                         splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True,
	                                                           linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='solid')),
	                         ),  # y轴名称
)
# 标记最大值
bar.set_series_opts(
	markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), ],
	                                  symbol_size=35)  # 标记符号大小
)
bar.render("评价数分布-柱形图.html")  # 生成html文件
print('生成完毕:评价数分布-柱形图.html')

图表效果：

5.2 饼图

pyecharts官网-饼图：A Python Echarts Plotting Library built with love.

绘制情感分布的饼图。所以，首先要对评价数据进行情感分析。

鉴于电影评价内容都是中文文本设计，情感分析采用snownlp技术进行。

score_list = []  # 情感评分值
tag_list = []  # 打标分类结果
pos_count = 0  # 计数器-积极
mid_count = 0  # 计数器-中性
neg_count = 0  # 计数器-消极
for comment in v_cmt_list:
	tag = ''
	sentiments_score = SnowNLP(comment).sentiments
	if sentiments_score < 0.4:  # 情感分小于0.4判定为消极
		tag = '消极'
		neg_count += 1
	elif 0.4 <= sentiments_score <= 0.6:  # 情感分在[0.4,0.6]直接判定为中性
		tag = '中性'
		mid_count += 1
	else:  # 情感分大于0.6判定为积极
		tag = '积极'
		pos_count += 1
	score_list.append(sentiments_score)  # 得分值
	tag_list.append(tag)  # 判定结果
df['情感得分'] = score_list
df['分析结果'] = tag_list
df.to_excel('情感判定结果.xlsx', index=None)  # 把情感分析结果保存到excel文件

按照情感得分值划分区间：

情感得分值小于0.4，判定为消极
情感得分值在0.4与0.6之间，判定为中性
情感得分值大于0.6，判定为积极

最终将结果保存到Excel文件中，查看下：

将此结果中的数据，带入到Pie组件中，画出饼图：

# 画饼图
pie = (
	Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, width="450px", height="350px", chart_id='pie1'))
		.add(series_name="评价情感分布",  # 系列名称
	         data_pair=[['积极', pos_count],  # 添加数据
	                    ['中性', mid_count],
	                    ['消极', neg_count]],
	         rosetype="radius",  # 是否展示成南丁格尔图
	         radius=["30%", "55%"],  # 扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小
	         )  # 加入数据
		.set_global_opts(  # 全局设置项
		title_opts=opts.TitleOpts(title="短评情感分布-饼图", pos_left='center'),  # 标题
		legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right', orient='vertical')  # 图例设置项,靠右,竖向排列
	)
		.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))  # 样式设置项
pie.render('情感分布_饼图.html')  # 生成html文件
print('生成完毕:情感分布_饼图.html')

图表效果：

5.3 词云图

pyecharts官网-词云图：A Python Echarts Plotting Library built with love.

针对TOP250的电影名称，绘制出词云图。

先对数据做清洗操作，然后直接画出词云图即可：

wc = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width="450px", height="350px", theme=theme_config, chart_id='wc1'))
wc.add(series_name="电影名称",
       data_pair=data,
       word_size_range=[15, 20],
       width='400px',  # 宽度
       height='300px',  # 高度
       word_gap=5  # 单词间隔
       )  # 增加数据
wc.set_global_opts(
	title_opts=opts.TitleOpts(pos_left='center',
	                          title="电影名称分析-词云图",
	                          title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20)  # 设置标题
	                          ),
	tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),  # 不显示工具箱
)
wc.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
wc.render('电影名称_词云图.html')  # 生成html文件
print('生成完毕:电影名称_词云图.html')

图表效果：

5.4 数据表格

pyecharts官网-表格：A Python Echarts Plotting Library built with love.

把排名前10的电影详情数据，展现到大屏上，采用pyecharts里的Table组件实现。

从MySQL数据库读取到数据后，直接进行绘制表格：

table = (
	Table(page_title='我的表格标题', )
		.add(headers=['排名', '电影名称', '评分', '评论数', '上映年', '一句话短评'], rows=data_list, attributes={
		"align": "left",
		"border": False,
		"padding": "20px",
		"style": "background:{}; width:450px; height:350px; font-size:10px; color:#C0C0C0;padding:3px;".format(
			table_color)
	})
		.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='这是表格1'))
)
table.render('电影排名TOP10_数据表格.html')
print('生成完毕:电影排名TOP10_数据表格.html')

图表效果：

5.5 涟漪散点图

pyecharts官网-涟漪散点图：A Python Echarts Plotting Library built with love.

针对电影的上映年份和评分值，两个纬度的数据，绘制出涟漪散点图（涟漪散点图和普通散点图的区别，就是涟漪散点图是动态图，图上的每个点都在闪烁，像水面上的涟漪一样）。

sc = (EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(width="450px", height="350px", theme=theme_config, chart_id='scatter1'))
      .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
      .add_yaxis(
	series_name="",
	y_axis=y_data,
	symbol_size=10,
	label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
      .set_series_opts()
      .set_global_opts(
      		# 忽略部分代码
                       )
      )
sc.render('评分年份分布-散点图.html')
print('生成完毕:散点图.html')

图表效果：

5.6 条形图

pyecharts官网-条形图：A Python Echarts Plotting Library built with love.

针对评论数最多的10个电影名称，绘制出横向条形图。

# 画条形图
bar = Bar(
	init_opts=opts.InitOpts(theme=theme_config, width="450px", height="350px", chart_id='bar_cmt1'))  # 初始化条形图
bar.add_xaxis(x_data)  # 增加x轴数据
bar.add_yaxis("评论数量", y_data)  # 增加y轴数据
bar.reversal_axis()  # 设置水平方向
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))  # Label出现位置
bar.set_global_opts(
	legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='right'),
	title_opts=opts.TitleOpts(title="评论数TOP10作者-条形图", pos_left='center'),  # 标题
	toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=False, ),  # 不显示工具箱
	xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论",  # x轴名称
	                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=8, rotate=0),
	                         splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False)
	                         ),
	yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="电影",  # y轴名称
	                         axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=7, rotate=45),  # y轴名称
	                         )
)
bar.render("评论数TOP10_条形图.html")  # 生成html文件
print('生成完毕:评论数TOP10_条形图.html')

图表效果：

5.7 大标题

由于pyecharts组件没有专门用作标题的图表，我决定灵活运用Table组件实现大标题。即，让Table只有标题header，没有数据行row，再针对header做一些样式调整（字体增大等），即可实现一行大标题。

table = Table()
table.add(headers=[v_title], rows=[], attributes={
	"align": "center",
	"border": False,
	"padding": "2px",
	"style": "background:{}; width:1350px; height:50px; font-size:25px; color:#C0C0C0;".format(table_color)
})
table.render('大标题.html')
print('生成完毕:大标题.html')

图表效果：

5.8 Page组合

最后，也是最关键的一步，把以上所有图表组合到一起，用Page组件，并且选用DraggablePageLayout方法，即拖拽的方式，组合图表：

# 绘制:整个页面
page = Page(
	page_title="基于Python的电影数据分析大屏",
	layout=Page.DraggablePageLayout,  # 拖拽方式
)
page.add(
	# 增加:大标题
	make_title(v_title='基于Python的电影数据分析大屏'),
	# 绘制:中下方数据表格
	make_table(v_df=df_table),
	# 绘制:电影名称词云图
	filmname_wordcloud(v_str=film_all_list),
	# 绘制:TOP10评论数-条形图
	make_top10_comment_bar(v_df=df),
	# 绘制情感分布饼图
	make_analyse_pie(v_cmt_list=comment_all_list),
	# 绘制:评价数分段统计-柱形图
	make_cmt_count_bar(v_df=df),
	# 绘制:散点图
	make_scatter(x_data=year_list, y_data=score_list)
)
page.render('大屏_临时.html')  # 执行完毕后,打开临时html并排版,排版完点击Save Config，把json文件放到本目录下
print('生成完毕:大屏_临时.html')

本代码执行完毕后,打开临时html并排版,排版完点击SaveConfig，把json文件放到本目录下。

再执行最后一步，调用json配置文件，生成最终大屏文件。

# 执行之前,请确保:1、已经把json文件放到本目录下 2、把json中的title和table的id替换掉
Page.save_resize_html(
	source="大屏_临时.html",
	cfg_file="chart_config.json",
	dest="大屏_最终_0426.html"
)

拖拽过程的演示视频：
https://www.zhihu.com/zvideo/1502249430140616704

至此，所有代码执行完毕，生成了最终大屏html文件。

六、彩蛋-多种主题

为了实现不同颜色主题的大屏可视化效果，我开发了一个实现逻辑，只需修改一个参数，即可展示不同颜色主题。

全局设置主题颜色

theme_config = ThemeType.CHALK # 颜色方案
由于Table组件是不能设置颜色主题的，所以我手写了一个逻辑（用取色器获取的RGB值，又转成十六进制的颜色！），如下：

# 表格和标题的颜色
table_color = ""
if theme_config == ThemeType.DARK:
	table_color = '#333333'
elif theme_config == ThemeType.CHALK:
	table_color = '#293441'
elif theme_config == ThemeType.PURPLE_PASSION:
	table_color = '#5B5C6E'
elif theme_config == ThemeType.ROMANTIC:
	table_color = '#F0E8CD'
elif theme_config == ThemeType.ESSOS:
	table_color = '#FDFCF5'
else:
	table_color = ''

最终实现了多种颜色主题，包含以下。