任務說明： 基於Flask-SQLAlchemy框架編寫數據庫映射模型，完成數據庫表結構映射模型。 編寫可視化后台處理程序，按照三個數據統計圖表的數據格式進行數據封裝，並將封裝后的數據傳遞到Jinja2模板的自定義變量中。 在前端頁面中，使用Jinja2模板引擎獲取相關統計圖表數據 ...

ECharts是 Enterprise Charts縮寫，表示商業級數據表圖，它是一個基於html5 Canvas的圖標庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器 (E6/7/8/9/10/1, chrome, firefox, Sarari等)，底層依賴輕量級的 Canvas ...

實現可視化的一般方式：-服務器端處理：pyecharts-后端負責給數據，前端拿到數據，自己渲染：echarts about ...

一位朋友說上一篇博客上返回的數據不好取，直接返回json格式的數據會更好，於是就有了下面這篇，原理和上一篇相同 test_db.py創建虛擬數據的文件 運行程序app.py ...

這里摘抄一篇通俗易懂的文章，方便大家與后端銜接。。。。。。。 使用python的web框架Flask作為后台，數據存儲使用sqllite3，前端的展示用開源圖標插件echarts。 使用sqllite作為數據庫存儲數據，創建create_db.py，這里是虛擬數據，思路也是參考別人的博客 ...

前提： 准備Python + Flask+Sqlite3的平台環境(windows系統） 前面一節介紹flask怎么安裝了，剩下sqlite3下載后解壓，然后環境變量添加解壓路徑就行了 附加下載地址：http://www.sqlite.org/2016 ...

最近，線上的業務系統不太穩定，需要分析下訪問情況，能拿到的數據只有 nginx 服務器的訪問日志，不過難不倒我，用合適的工具，分分鍾做出圖形化展示，看看怎么做的吧 思路 nginx 訪問日志，記錄了每次客戶端請求，其中包括 ip、時間、使用的客戶端等信息 通過解析每行 ...

之前寫了一些小爬蟲，數據存儲到mongodb之類的數據庫，后面覺得單純的存到數據庫用處並不大，如果能夠直接展示在頁面上就非常的直觀了。 這里就簡單的說明一下python取數據庫中的數據，通過前端js將數據返回。后續再將爬蟲結合起來，做一些有意義的數據分析 使用python的web框架Flask ...