我是靠谱客的博主 明理砖头,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【原创分享】Python 如何实现全国疫情可视化大屏Python 如何实现全国疫情可视化大屏前言一、全国疫情可视化大屏二、数据入库总结,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。
概述
Python 如何实现全国疫情可视化大屏
提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加
例如:第一章 Python 如何实现全国疫情可视化大屏
`提示:全球&中国疫情数据来源于腾讯新闻接口
文章目录
- Python 如何实现全国疫情可视化大屏
- 前言
- 一、全国疫情可视化大屏
- 二、数据入库
- 1.定时入库
- 2.从mysql库读入数据
- 总结
前言
随着全国疫情攻坚战又一次打响,本文也对全国疫情数据做一个全面的大屏化展示。
一、全国疫情可视化大屏
示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
二、数据入库
1.定时入库
代码如下(示例):
DEBUG = True
JOBS = [{
'id': 'job1',
'func': 'application:run',
'args': (),
'trigger': 'cron',
'day': '*',
'hour': '10',
'minute': '28'
}
]
SCHEDULER_API_ENABLED = True
SCHEDULER_API_PREFIX = '/scheduler'
整个项目使用 flask_restful 在注册蓝图前加载定时任务。
2.从mysql库读入数据
代码如下(示例):
def echart1(self):
data = {}
data0 = select_data_to_db_all(ApWorldData)
china = select_data_to_db_all(ApProvinceTotalData)
data0 = list(data0) + list(china)
data0 = sorted(data0, key=lambda x: x.nowConfirm, reverse=True)
res1 = []
res2 = []
for x in range(0, len(data0)):
if x == 8:
break
res1.append(data0[x].name)
res2.append(data0[x].nowConfirm)
data['name'] = res1
data['nowConfirm'] = res2
return data
该处使用的数据读取方式参考ORM Flask-sqlacodegen
总结
提示:本文由不当之处欢迎指正
以上就是今天要讲的内容,本文需要结合我之前写的几篇文章一起看。
上述效果可以访问如下地址:
http://fk.85aicar.com/api/
最后
以上就是明理砖头为你收集整理的【原创分享】Python 如何实现全国疫情可视化大屏Python 如何实现全国疫情可视化大屏前言一、全国疫情可视化大屏二、数据入库总结的全部内容,希望文章能够帮你解决【原创分享】Python 如何实现全国疫情可视化大屏Python 如何实现全国疫情可视化大屏前言一、全国疫情可视化大屏二、数据入库总结所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复