PywebIO如何用不超过100行代码轻松搭建数据大屏？
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本文共计1770个文字，预计阅读时间需要8分钟。
今天为大家分享一个制作数据大屏的工具，非常好用。只需100行的Python代码，即可制作出一个完整的的数据大屏，且代码逻辑非常容易理解。
PywebIO介绍：
PywebIO是一个基于Python的简单、高效的数据可视化库。它可以帮助开发者快速将Python代码转换成Web应用，实现数据的可视化展示。
P介绍：
P是一个轻量级的Python Web框架，与PywebIO配合使用，可以方便地实现数据大屏的制作。
以下是一个简单的PywebIO和P的示例代码：
pythonfrom pywebio import start_serverfrom pywebio.input import input_numberfrom pywebio.output import put_text, put_table
def main(): # 获取用户输入的数据 data=[ [姓名, 年龄, 城市], [input_number(请输入姓名：), input_number(请输入年龄：), input_number(请输入城市：)] ]
# 处理数据并展示 def process_data(): for i in range(1, len(data)): name, age, city=data[i] print(f姓名：{name}, 年龄：{age}, 城市：{city})
# 启动Web服务 start_server(process_data)
if __name__==__main__: main()
以上代码演示了如何使用PywebIO和P制作一个简单的数据大屏。用户可以通过Web界面输入数据，程序会处理并展示这些数据。代码逻辑简单易懂，非常适合初学者学习和使用。
今天我给大家分享一个制作数据大屏的工具，非常的好用，100行的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏，并且代码的逻辑非常容易理解。
PywebIO介绍
Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用，制作成一个可视化大屏，
我们先来安装好需要用到的模块
pip install pywebiopip install cutecharts
上面提到的cutecharts模块是Python当中的手绘风格的可视化神器，相信大家对此并不陌生，我们来看一下它与PywebIO模块结合绘制图表的效果是什么样的，代码如下
from cutecharts.charts import Barfrom cutecharts.faker import Faker
from pywebio import start_server
from pywebio.output import put_html
def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
put_html(chart.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(bar_base, debug=True, port=8080)
output
上述代码的逻辑并不难看懂，先实例化一个直方图Bar()对象，然后填上X轴对应的标签以及对应Y轴的值，最后调用PywebIO模块当中的put_html()方法，我们会看到一个URL
在浏览器当中输入该URL便能够看到我们绘制出来的图表。当然在cutecharts模块当中有Page()方法来将各个图表都连接起来，做成一张可视化大屏，代码如下
def bar_base():chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
return chart
def pie_base() -> Pie:
chart = Pie("标题", width="100%")
........
return chart
def radar_base() -> Radar:
chart = Radar("标题", width="100%")
......
return chart
def line_base() -> Line:
chart = Line("标题", width="100%")
......
return chart
def main():
page = Page()
page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base())
put_html(page.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)
output
PywebIO和Pyecharts的组合
当PywebIO模块遇上Pyecharts模块时，代码的逻辑基本上和cutecharts的一致，先是实例化一个图表的对象，然后在添加完数据以及设置好图表的样式之后，最后调用put_html()方法将最后的结果在浏览器中呈现
# `chart` 是你的图表的实例pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())
在这个案例当中我们调用Pyecharts当中的组合组件，分别来呈现绘制完成的图表，代码如下
def bar_plots():bar = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
)
return bar
def line_plots():
line = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
)
)
return line
def main():
c = (
Grid()
.add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)
c.width = "100%"
put_html(c.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)
output
PywebIO和Bokeh的组合
PywebIO和Bokeh的组合从代码的语法上来看会稍微和上面的不太一样，具体的不同如下所示
from bokeh.io import output_notebookfrom bokeh.io import show
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fig = figure(...)
...
show(fig)
例如我们来绘制一个简单的直方图，代码如下
def bar_plots():output_notebook(notebook_type='pywebio')
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)
if __name__ == "__main__":
start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)
output
基于浏览器的GUI应用
除了将Pywebio模块与常用的可视化模块结合用于各种图表的绘制之外，我们还能用它构建一个基于浏览的图形界面，我们先来做一个最为简单的应用，代码如下
from pywebio.input import *from pywebio.output import *
data = input_group(
"用户数据",
[
input("请问您的名字是: ", name="name", type=TEXT),
input("输入您的年龄", name="age", type=NUMBER),
radio(
"哪个洲的",
name="continent",
options=[
"非洲",
"亚洲",
"澳大利亚",
"欧洲",
"北美洲",
"南美洲",
],
),
checkbox(
"用户隐私条例", name="agreement", options=["同意"]
),
],
)
put_text("表格输出:")
put_table(
[
["名字", data["name"]],
["年龄", data["age"]],
["位置", data["continent"]],
["条例", data["agreement"]],
]
)
output
当中部分函数方法的解释如下：
- input(): 文本内容的输入
- radio(): 代表的是单选框
- checkbox(): 代表的是多选框
- input_group(): 代表的是输入组
- put_table(): 代表的是输出组
- put_text(): 代表的是输出文本
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- 方式①、发送如下图片至微信，长按识别，后台回复：加群；
- 方式③、微信搜索公众号：Python学习与数据挖掘，后台回复：加群
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今天为大家分享一个制作数据大屏的工具，非常好用。只需100行的Python代码，即可制作出一个完整的的数据大屏，且代码逻辑非常容易理解。
PywebIO介绍：
PywebIO是一个基于Python的简单、高效的数据可视化库。它可以帮助开发者快速将Python代码转换成Web应用，实现数据的可视化展示。
P介绍：
P是一个轻量级的Python Web框架，与PywebIO配合使用，可以方便地实现数据大屏的制作。
以下是一个简单的PywebIO和P的示例代码：
pythonfrom pywebio import start_serverfrom pywebio.input import input_numberfrom pywebio.output import put_text, put_table
def main(): # 获取用户输入的数据 data=[ [姓名, 年龄, 城市], [input_number(请输入姓名：), input_number(请输入年龄：), input_number(请输入城市：)] ]
# 处理数据并展示 def process_data(): for i in range(1, len(data)): name, age, city=data[i] print(f姓名：{name}, 年龄：{age}, 城市：{city})
# 启动Web服务 start_server(process_data)
if __name__==__main__: main()
以上代码演示了如何使用PywebIO和P制作一个简单的数据大屏。用户可以通过Web界面输入数据，程序会处理并展示这些数据。代码逻辑简单易懂，非常适合初学者学习和使用。
今天我给大家分享一个制作数据大屏的工具，非常的好用，100行的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏，并且代码的逻辑非常容易理解。
PywebIO介绍
Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用，制作成一个可视化大屏，
我们先来安装好需要用到的模块
pip install pywebiopip install cutecharts
上面提到的cutecharts模块是Python当中的手绘风格的可视化神器，相信大家对此并不陌生，我们来看一下它与PywebIO模块结合绘制图表的效果是什么样的，代码如下
from cutecharts.charts import Barfrom cutecharts.faker import Faker
from pywebio import start_server
from pywebio.output import put_html
def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
put_html(chart.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(bar_base, debug=True, port=8080)
output
上述代码的逻辑并不难看懂，先实例化一个直方图Bar()对象，然后填上X轴对应的标签以及对应Y轴的值，最后调用PywebIO模块当中的put_html()方法，我们会看到一个URL
在浏览器当中输入该URL便能够看到我们绘制出来的图表。当然在cutecharts模块当中有Page()方法来将各个图表都连接起来，做成一张可视化大屏，代码如下
def bar_base():chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
return chart
def pie_base() -> Pie:
chart = Pie("标题", width="100%")
........
return chart
def radar_base() -> Radar:
chart = Radar("标题", width="100%")
......
return chart
def line_base() -> Line:
chart = Line("标题", width="100%")
......
return chart
def main():
page = Page()
page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base())
put_html(page.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)
output
PywebIO和Pyecharts的组合
当PywebIO模块遇上Pyecharts模块时，代码的逻辑基本上和cutecharts的一致，先是实例化一个图表的对象，然后在添加完数据以及设置好图表的样式之后，最后调用put_html()方法将最后的结果在浏览器中呈现
# `chart` 是你的图表的实例pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())
在这个案例当中我们调用Pyecharts当中的组合组件，分别来呈现绘制完成的图表，代码如下
def bar_plots():bar = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
)
return bar
def line_plots():
line = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
)
)
return line
def main():
c = (
Grid()
.add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)
c.width = "100%"
put_html(c.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)
output
PywebIO和Bokeh的组合
PywebIO和Bokeh的组合从代码的语法上来看会稍微和上面的不太一样，具体的不同如下所示
from bokeh.io import output_notebookfrom bokeh.io import show
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fig = figure(...)
...
show(fig)
例如我们来绘制一个简单的直方图，代码如下
def bar_plots():output_notebook(notebook_type='pywebio')
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)
if __name__ == "__main__":
start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)
output
基于浏览器的GUI应用
除了将Pywebio模块与常用的可视化模块结合用于各种图表的绘制之外，我们还能用它构建一个基于浏览的图形界面，我们先来做一个最为简单的应用，代码如下
from pywebio.input import *from pywebio.output import *
data = input_group(
"用户数据",
[
input("请问您的名字是: ", name="name", type=TEXT),
input("输入您的年龄", name="age", type=NUMBER),
radio(
"哪个洲的",
name="continent",
options=[
"非洲",
"亚洲",
"澳大利亚",
"欧洲",
"北美洲",
"南美洲",
],
),
checkbox(
"用户隐私条例", name="agreement", options=["同意"]
),
],
)
put_text("表格输出:")
put_table(
[
["名字", data["name"]],
["年龄", data["age"]],
["位置", data["continent"]],
["条例", data["agreement"]],
]
)
output
当中部分函数方法的解释如下：
- input(): 文本内容的输入
- radio(): 代表的是单选框
- checkbox(): 代表的是多选框
- input_group(): 代表的是输入组
- put_table(): 代表的是输出组
- put_text(): 代表的是输出文本
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