Flask Echarts實現資料視覺化 一

基於flask-sqlalchemy框架編寫資料庫對映模型，完成資料庫表結構對映模型。

編寫視覺化後台處理程式，按照三個資料統計圖表的資料格式進行資料封裝，並將封裝後的資料傳遞到jinja2模板的自定義變數中。

在前端頁面中，使用jinja2模板引擎獲取相關統計圖表資料並傳遞給前端頁面中相應的echarts元件。

執行程式，訪問本地視覺化網頁url，檢視資料視覺化web頁面。

將王俊凱、王源和楊洋分別在2023年1月至2023年12月每個月的出現的f次數共三條折線繪製到同一幅圖折線圖中，並顯示在網頁。

#對應url_top10表

class url_top10(db.model):
__tablename__ = 'url_top10'
url = db.column(db.string(255),primary_key=true)
count = db.column(db.integer)
#對應key_max表
class key_max(db.model):
__tablename__ = 'key_max'
year = db.column(db.string(255),primary_key=true)
count = db.column(db.integer)
keyword = db.column(db.string(255))

from flask import render_template

from models import url_top10,key_max
def my_echart():
url_topdata = url_top10.query.order_by(url_top10.count.desc()).all()
url_tops = {}
for i in range(len(url_topdata)):
url_tops[url_topdata[i].url] = url_topdata[i].count
# 王俊凱、王源和楊洋分別在2023年1月至2023年12月每個月的出現的次數
data_count = key_max.query.filter_by(keyword='王俊凱').all()
# wjk_data = key_max.query.filter(key_max.keyword=='王俊凱').all()
wjk_data = db.session.query(key_max.year,key_max.count).filter(key_max.keyword=='王俊凱').all()
wy_data = db.session.query(key_max.year,key_max.count).filter(key_max.keyword=='王源').all()
yy_data = db.session.query(key_max.year,key_max.count).filter(key_max.keyword=='楊洋').all()
wjk_vals = {}
wy_vals = {}
yy_vals = {}
for i in range(len(wjk_data)):
wjk_vals[wjk_data[i].year] = wjk_data[i].count
wy_vals[wy_data[i].year] = wy_data[i].count
yy_vals[yy_data[i].year] = yy_data[i].count
return render_template('visual.html',url_tops=url_tops,wjk_vals=wjk_vals,wy_vals=wy_vals,yy_vals=yy_vals)
if __name__ == "__main__":

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