本文主要是介绍用 Python 制作酷炫的可视化大屏，特简单，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。
要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。
以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。
通过Python的Dash库，来制作一个酷炫的可视化大屏！
先来看一下整体效果，好像还不错哦。
主要使用Python的Dash库、Plotly库、Requests库。
其中Requests爬取数据，Plotly制作可视化图表，Dash搭建可视化页面。
原始数据是小F的博客数据，数据存储在MySqL数据库中。
如此看来，和Streamlit库的搭建流程，所差不多。
关于Dash库，网上的资料不是很多，基本上只能看官方文档和案例，下面小F简单介绍一下。
Dash是一个用于构建Web应用程序的高效Python框架，特别适合使用Python进行数据分析的人。
Dash是建立在Flask，Plotly.js和React.js之上，非常适合在纯Python中，使用高度自定义的用户界面，构建数据可视化应用程序。
下面就给大家讲解下如何通过Dash搭建可视化大屏～
01. 数据
使用的数据是博客数据，主要是下方两处红框的信息。
通过爬虫代码爬取下来，存储在MySQL数据库中。
其中MySQL的安装，大家可以自行百度，都挺简单的。
安装好后，进行启用，以及创建数据库。
# 启动MySQL, 输入密码 mysql -u root -p # 创建名为my_database的数据库 create database my_database;
其它相关的操作命令如下所示。
# 显示MySQL中所有的数据库 show databases; # 选择my_database数据库 use my_database; # 显示my_database数据库中所有的表 show tables; # 删除表 drop table info; drop table `2021-12-26`; # 显示表中的内容, 执行SQL查询语句 select * from info; select * from `2021-12-26`;
搞定上面的步骤后，就可以运行爬虫代码。
数据爬取代码如下。这里使用到了pymysql这个库，需要pip安装下。
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import datetime as dt
def get_info():
"""获取大屏第一列信息数据"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (MSIE 10.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)',
'referer': 'https: // passport.csdn.net / login',
}
# 我的博客地址
url = 'https://blog.csdn.net/river_star1/article/details/121463591'
try:
resp = requests.get(url, headersheaders=headers)
now = dt.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %X")
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
author_name = soup.find('div', class_='user-info d-flex flex-column profile-intro-name-box').find('a').get_text(strip=True)
head_img = soup.find('div', class_='avatar-box d-flex justify-content-center flex-column').find('a').find('img')['src']
row1_nums = soup.find_all('div', class_='data-info d-flex item-tiling')[0].find_all('span', class_='count')
row2_nums = soup.find_all('div', class_='data-info d-flex item-tiling')[1].find_all('span', class_='count')
level_mes = soup.find_all('div', class_='data-info d-flex item-tiling')[0].find_all('dl')[-1]['title'].split(',')[0]
rank = soup.find('div', class_='data-info d-flex item-tiling').find_all('dl')[-1]['title']
info = {
'date': now,#时间
'head_img': head_img,#头像
'author_name': author_name,#用户名
'article_num': str(row1_nums[0].get_text()),#文章数
'fans_num': str(row2_nums[1].get_text()),#粉丝数
'like_num': str(row2_nums[2].get_text()),#喜欢数
'comment_num': str(row2_nums[3].get_text()),#评论数
'level': level_mes,#等级
'visit_num': str(row1_nums[3].get_text()),#访问数
'score': str(row2_nums[0].get_text()),#积分
'rank': str(row1_nums[2].get_text()),#排名
}
df_info = pd.DataFrame([info.values()], columns=info.keys())
return df_info
except Exception as e:
print(e)
return get_info()
def get_type(title):
"""设置文章类型(依据文章名称)"""
the_type = '其他'
article_types = ['项目', '数据可视化', '代码', '图表', 'Python', '可视化', '数据', '面试', '视频', '动态', '下载']
for article_type in article_types:
if article_type in title:
the_type = article_type
break
return the_type
def get_blog():
"""获取大屏第二、三列信息数据"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (MSIE 10.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)',
'referer': 'https: // passport.csdn.net / login',
}
base_url = 'https://blog.csdn.net/river_star1/article/list/'
resp = requests.get(base_url+"1", headersheaders=headers, timeout=3)
max_page = int(re.findall(r'var listTotal = (\d+);', resp.text)[0])//40+1
df =
这篇关于用 Python 制作酷炫的可视化大屏，特简单的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
