Django与pyecharts是怎么结合的

2024-12-03 技术教程

这篇文章主要讲解了Django与pyecharts是怎么结合的，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

一、创建Application

转到manage.py的同级目录，运行：

py manage.py startapp NLP

在sitting.py中注册该Application：

# Application definition#包含项目中启用的所有Django应用INSTALLED_APPS = [ 'polls.apps.PollsConfig',#将创建的polls添加到项目中 'NLP' 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles',]

二、编写视图

打开系统生成的NLP文件夹，打开文件views.py，输入如下代码，新建了一个名叫index的视图

from django.http import HttpResponse def index(request): return HttpResponse("Hello, world. You're at the NLP index.")

三、编写URLconf

1、为了使得编写的index视图有一个URL映射，在同级目录下新建一个urls.py文件，在其中输入如下代码：

from django.urls import pathfrom . import viewsurlpatterns = [ path('', views.index, name='index'),]

path()函数的用法：

route（必须）

route 是一个匹配 URL 的准则（类似正则表达式）。当 Django 响应一个请求时，它会从 urlpatterns 的第一项开始，按顺序依次匹配列表中的项，直到找到匹配的项。

view（必须）

当 Django 找到了一个匹配的准则，就会调用这个特定的视图函数，并传入一个HttpRequest 对象作为第一个参数，被“捕获”的参数以关键字参数的形式传入。

name（可选）

为 URL 取名能使你在 Django 的任意地方唯一地引用它，尤其是在模板中。这个有用的特性允许你只改一个文件就能全局地修改某个 URL 模式。

kwargs（可选）

任意个关键字参数可以作为一个字典传递给目标视图函数.

2、在根URLconf中创建刚刚新建的NLP的urls模块，打开mysit/urls.py，并在其urlpatterns模块中插入一个include()：

from django.contrib import adminfrom django.urls import path,include urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('NLP',include('NLP.urls')),#包含app NLP的所有url]

函数 inclde()允许引用其它 URLconfs。每当 Django 遇到 :func：~django.urls.include 时，它会截断与此项匹配的 URL 的部分,并将剩余的字符串发送到 URLconf 以供进一步处理。

四、运行查看

现在就可以看看效果了，运行：

py manage.py runserver

打开本地站点查看

补充知识：pyecharts多图表同一页显示

可视化是本人弱项，加强加强。。。。

颜控，喜欢pyecharts

今天跑回归时，需要直观的去看一下数据，奈何数据量太大，测试集有将近2万条数据，一张图无法完成的情况下，查了一下pyechart多图表显示问题

pyechart提供了一个接口Page，只需要调用方法add("待添加图表名")即可

以下为官方提供的接口调用示例：

　　from pyecharts import Page, Line, Bar　　page = Page()　　line = Line('Demo Line')　　# ... Add data to line　　page.add_chart(line, name='line')　　bar = Bar('Demo kline')　　# ... Add data to bar　　page.add_chart(bar)

本人实例：

　　from pyecharts import Page,Line　　page = Page()　　attr = list(range(1,(len(X_test)+1)))　　v1 = list(y_test)　　v2 = list(y_pred)　　for i in range(0,2):　　　　line = Line()　　　　att = attr[100*i:100*(i+1)+1]　　　　v_test = v1[100*i:100*(i+1)+1]　　　　v_pred = v2[100*i:100*(i+1)+1]　　　　line.add("实际",att,v_test,is_smooth=True)　　　　line.add("预测",att,v_pred,is_smooth=True)　　　　page.add_chart(line)　　page

看完上述内容，是不是对Django与pyecharts是怎么结合的有进一步的了解，如果还想学习更多内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道。