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          python flask數據可視化怎么實現

          發布時間:2022-10-10 17:50:20 來源:億速云 閱讀:83 作者:iii 欄目:web開發

          這篇文章主要介紹了python flask數據可視化怎么實現的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇python flask數據可視化怎么實現文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。

          flask server文件

          # -*- coding: utf-8 -*-  
          # 作者: lang1.xia  
          # 創建時間: 2022-08-25 03:38:26  
          # 修改時間: 2022-08-25 03:38:26  
          
          from flask import Flask
          from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
          from markupsafe import Markup
          from pyecharts.globals import CurrentConfig
          # echarts 外部樣式調用
          CurrentConfig.GLOBAL_ENV = Environment(loader=FileSystemLoader("./templates"))
          CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'http://127.0.0.1/assets/'
          from pyecharts.options import ComponentTitleOpts
          from pyecharts.components  import Table
          # 外部數據庫方法調用
          from data_storage import one_data
          # 自定義本地html模板
          app = Flask(__name__, template_folder="templates")
          
          
          def bar_base() -> Table:
              # 查詢數據庫信息形成大列表
              sql = "select * from ains_mysql_base"
              res = one_data(sql)
              data_rows = [] 
              if res["code"] == 200 and res["data"]:
                  for i in res["data"]:
                      disk_io_info = ''.join(list(i[8]))
                      disk_io_tmp = ""
                      for key_d in eval(disk_io_info):
                          key = list(key_d.keys())
                          val = list(key_d.values())
                          new_str =  key[0] + ": " + str(round(val[0],4)) + " \n"
                          disk_io_tmp += new_str
                      new_i = list(i[3:7]) + list(i[9:-1])
                      new_i.append(disk_io_tmp)
                      disk_info = ''.join(list(i[7]))
                      disk_tmp = ""
                      for key_d in eval(disk_info):
                          key = list(key_d.keys())
                          val = list(key_d.values())
                          new_str =  key[0] + ": " + str(round(val[0],4)) + " \n"
                          disk_tmp += new_str
                      new_i.append(disk_tmp)
                      data_rows.append(new_i)
              print(data_rows)
              # 定義表頭
              headers = [ "IP地址", "CPU使用率", "CPU五分鐘負載","內存使用率", "innodb行鎖", "連接數","磁盤IO", "磁盤"]
              rows = data_rows
              # 添加標題、表數據、表樣式
              c = (
                  Table()
                  .add(headers, rows, attributes={"style": "margin:0% auto;font-size: 28px;text-align: left,width:100px", "class": "fl-table"})
                  .set_global_opts(title_opts=ComponentTitleOpts(title="數據庫巡檢", title_style={"style": "font-size: 28px; font-weight:bold;text-align: center"}))
              )
              return c
          
          
          @app.route("/")
          def index():
              # 調用函數、返回到前端
              c = bar_base()
              return Markup(c.render_embed())
          
          
          if __name__ == "__main__":
              app.run(host="0.0.0.0")

          數據庫SQL執行封裝文件

          # -*- coding: utf-8 -*- 
          # 作者: lang1.xia  
          # 創建時間: 2022-08-22 07:06:53  
          # 修改時間: 2022-08-22 07:06:53 
          
          # 未使用
          import pymysql
          
          # 基礎連接信息
          def conndb():
              conn = pymysql.connect(host="IP地址", user="賬號", passwd="密碼", database="數據庫名", port="數據庫端口")
              cur = conn.cursor()
              return conn, cur
          
          # 關閉連接
          def closedb(conn, cur):
              cur.close()
              conn.close()
          
          # executemany方法封裝
          def batch_data(sql):
              conn, cur = conndb()
              try:
                  cur.executemany(sql)
                  result = cur.fetchall()
              except Exception as e :
                  return {"code": 400, "message": e}
              else:
                  conn.commit()
              closedb(conn=conn, cur=cur)
              return {"code": 200, "message": "true", "data": result}
          
          # execute方法封裝
          def one_data(sql):
              conn, cur = conndb()
              try:
                  cur.execute(sql)
                  result = cur.fetchall()
              except Exception as e :
                  return {"code": 400, "message": e}
              else:
                  conn.commit()
              closedb(conn=conn, cur=cur)
              return {"code": 200, "message": "true", "data": result}

          運行flask服務

          python server.py

          前端訪問

          瀏覽器訪問http://127.0.0.1:5000

          python flask數據可視化怎么實現

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