用Python写网络爬虫 (理查德 劳森) 中文pdf完整版[10MB]
目标:从plc采集数据到数据库,利用echart绘制实时动态曲线。
1 思路
- django定时执行任务,将数据推送到echart。
- 前端定时读取后端数据,并显示到echart上。
第一种思路貌似走不通,主要考虑第二种方式。
第二种方式首先想到的是利用javascript直接读取数据库,并定时更新echart曲线。
后来了解js只是前端语言,没有访问数据库的能力,因此最后转向ajax。
AJAX 最大的优点是在不重新加载整个页面的情况下,可以与服务器交换数据并更新部分网页内容。
这个正是我需要的功能。
2、任务分解
- echart动态曲线显示如何实现(官方有例程)
- ajax如何使用(runoob ajax教程)
- django后台数据准备
3、执行
ajax.html
<!DOCTYPE html> <html> <head> {% load static %} <script src="{% static 'myapp/json2.js'%}"></script> <script src="{% static 'myapp/echarts.js'%}"></script> <script src="{% static 'myapp/matplotlib.js'%}"></script> <meta charset="utf-8"> </head> <body> <div id="main" style="background-color:#eceaea; width: 800px; height:600px;"></div> <div id="myDiv"> <h2>使用 AJAX 修改该文本内容</h2></div> <button type="button" οnclick="loadXMLDoc()">修改内容</button> <script> var json = {{myContext | safe}} var jstr = JSON.stringify(json) var option = JSON.parse(jstr) // console.log(option) <!-- 为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom --> // 基于准备好的dom,初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'), 'matplotlib'); // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); function loadXMLDoc() { var xmlhttp; if (window.XMLHttpRequest) { // IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari 浏览器执行代码 xmlhttp = new XMLHttpRequest(); } else { // IE6, IE5 浏览器执行代码 xmlhttp = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } xmlhttp.onreadystatechange = function() { if (xmlhttp.readyState == 4 && xmlhttp.status == 200) { //document.getElementById("myDiv").innerHTML=xmlhttp.responseText; //content = "{{ myContext }}"; //console.log(content) //var json = xmlhttp.responseText; //var jstr = JSON.stringify(json) option = JSON.parse(xmlhttp.responseText) // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。 myChart.setOption(option); //console.log(option); } } xmlhttp.open("GET", "/myapp/mytext", true); xmlhttp.send(); } setInterval(loadXMLDoc, 500); </script> </body> </html>
django后台程序
def mytext(request): #df = pd.read_csv(r'E:\mywebsite\ui\myapp\xx.csv') import random # dfx = pd.DataFrame() # dfx['a'] = ['2017-08-08','2017-08-09','2017-08-10'] # dfx['b'] = [random.random(),random.random(),random.random()] # dfx['c'] = [random.random(),random.random(),random.random()] # # dfx['a'] = pd.to_datetime(dfx.a) # # dfx = dfx.set_index('a') import sqlite3 conn = sqlite3.connect(r"E:\01_Lab\L02_Ads\practise\ads_sample\multi_freq_data\multi_freq_data\bin\x86\Debug\db_all.db") df = pd.read_sql('select * from buffer',conn) df = df.set_index(pd.to_datetime(df.TimeStamp)) dfn = pd.DataFrame() dfn['ws'] = df.grWindSpeed.astype(float) dfn = dfn.tail(500) option = de.eplot(dfn,1) str_option = json.dumps(option) context = {"myContext": str_option} #return render(request,'myapp/a.html',context) return HttpResponse(str_option) def test_ajax(request): import sqlite3 conn = sqlite3.connect(r"E:\01_Lab\L02_Ads\practise\ads_sample\multi_freq_data\multi_freq_data\bin\x86\Debug\db_all.db") df = pd.read_sql('select * from buffer',conn) df = df.set_index(pd.to_datetime(df.TimeStamp)) dfn = pd.DataFrame() dfn['ws'] = df.grWindSpeed.astype(float) dfn = dfn.tail(500) option = de.eplot(dfn,1) str_option = json.dumps(option) context = {"myContext": str_option} #context = {"myContext": {'a':[1,2],'b':[3,4]}} return render(request, 'myapp/ajax.html', context)
前端通过访问mytext函数获取到一个字符串,通过json.parse()转为echart对象。
最后,利用js定时功能setInterval(func1,1000)定时功能,定时读取数据并更新echart图表。
以上这篇django+echart数据动态显示的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持谷谷点程序。
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