这是一个基于Python开发的，结构简单的项目。可通过配置Json的数据，实现数据报表大屏显示。
优点：代码清晰、结构简单、配置Json数据实现
缺点：模板固定需要个性化的，需要修改代码。
1、Python + Js + Css + Html开发。
2、报表采用echart插件。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask
cd big_screen;
python app.py;
新增/编辑报表
在app.py修改SourceData，或者新增比如新增：MyReportData
@app.route('/')
def index():
data = SourceData()
return render_template('index.html', form=data, title=data.title)
新增报表，配置路由
@app.route('/my')
def index():
data = MyReportData()
return render_template('index.html', form=data, title=data.title)
报表与Json对应
在data.py配置对应报表对应Json的字段
class MyReportData(SourceDataDemo):
def __init__(self):
按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
super().__init__()
with open('corp.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.loads(f.read())
self.title = data.get('title')
self.counter = data.get('counter')
self.counter2 = data.get('counter2')
self.echart1_data = data.get('echart1_data')
self.echart2_data = data.get('echart2_data')
self.echarts3_1_data = data.get('echarts3_1_data')
self.echarts3_2_data = data.get('echarts3_2_data')
self.echarts3_3_data = data.get('echarts3_3_data')
self.echart4_data = data.get('echart4_data')
self.echart5_data = data.get('echart5_data')
self.echart6_data = data.get('echart6_data')
self.map_1_data = data.get('map_1_data')
配置Json数据
//报表名称与数据
"title": "我的报表大数据",
"counter": {
"name": "企业总数量（全国）",
"value": 46897675
"counter2": {
"name": "企业总数量（一线城市）",
"value": 6805564
//对应报表字段名称
"echart1_data": {
"title": "行业分布",
"data": [{
"name": "批发零售业",
"value": 16881396
......
通用模板大数据
全国企业大数据
招聘大数据
GitHub：https://github.com/TurboWay/big_screen
- End -
专注分享编程知识、热门有用有趣的开源项目
这是一个基于Python开发的，结构简单的项目。可通过配置Json的数据，实现数据报表大屏显示。在app.py修改SourceData，或者新增比如新增：MyReportData。1、Python + Js + Css + Html开发。优点：代码清晰、结构简单、配置Json数据实现。在data.py配置对应报表对应Json的字段。今天给大家介绍一个开源数据大屏可视化工具。缺点：模板固定需要个性化的，需要修改代码。专注分享编程知识、热门有用有趣的开源项目。2、报表采用echart插件。
主要内容：python数据可视化大屏；
适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员；
准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）或Pycharm、Navicat Premium 12（数据库）。
1、Pyecharts图表；
2、连接数据库（bartest.py含数据库连接代码）；
3、大屏看板-监控中心。
三、使用库
1、pyecharts
2、pymysql
3、BeautifulSoup
4、operator
产品类型：Web App
产品架构：Django（后端） + Vue.js （前端）+ Scrapy（爬虫） + Sqlite3（数据库）
数据库sqlite与爬虫scrapy框架整合在后端django框架中，通过数据库操作的封装编写端口向前端传送数据以及图表、文档生成
前端vue.js使用elementUI组件，使用E charts进行数据的可视化，利用axios的post向后端发送请求
产品测试使用手工测试
详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122623515?spm=1001.2014.3001.5502
python或jutyper 都可成功运行，编写的基于爬虫的和TK界面的天气预报系统，可选择多个城市，15天天气，数据绘图处理以及数据保存，代码python和jutyper均可成功运行
(内含py文件和必要文件)
