django中怎么导入pyecharts(2023年最新分享)

导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django中怎么导入pyecharts的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

如何在django中使用Echarts的js文件

js文件放到

projectroot/app/static/js/里

setting.py 增加

STATIC_URL = \'/static/\'

STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, \'static\').replace(\'\\\\\', \'/\')

.html文件中引用

{% load staticfiles %}

script src=\"{% static \'/js/target.js\' %}\"/script

在pycharm导入django项目

有时候，我们需要在多个地方编辑项目，这就需要在pycharm中导入django项目。首先要做的，当然是使用virtualenvwrapper来搭建虚拟环境，并且将项目中的requestrements.txt文件中的相关依赖安装好。

接下来要做的是：

在这里我们需要设置一下django项目的目录与settings文件的位置，以及启动文件的路径

以上就是项目的导入了，试试debug吧！！

pycharm怎么导入django工程

1. 下载安装

这是PyCharm的下载页面：

下载了一个pycharm-community-4.0.4.tar.gz的包，解压之后。进入pycharm-community-4.0.4目录。

$ tar zxf pycharm-community-4.0.4.tar.gz

$ cd pycharm-community-4.0.4/bin

$ ./pycharm.sh

然后就是安装界面，反正按提示的步骤安装便是了。

在运行完之后，就显示出PyCharm的主界面：

这就说明创建成功了！

2. 创建工程

上面对话框里的“Create New Project”就开始创建工程了。

然后，在上面这个页面上选择项目所在的目录，以及Python解析器。注意目录的名称，它将会是工程的名称。

然后可以点右键新建文件。[New] -- [Python File] 创建文件。

输入文件名，点“OK”就行了。

3. 配置调试Django

我们来创建一个Django工程并用PyCharm来开发。

首先，我们用终端新建一个目录，并进入这个目录，并用django-admin.py创建目录（别想着让PyCharm为你建）。

$ cd /home/hevake_lcj/Workspace/PycharmProjects/Django

$ django-admin.py startproject mysite

然后在PyCharm中点击菜单[File] -- [New Project...]，弹出对话框。

注意目录就是mysite所在的目录。

PyCharm发现里面有文件，问是否要加入工程，选Yes。

然后，我们新建的项目里面就有了。

关键的问题是调试。

由于Django工程的运行是这样的：

$ python3 ./manage.py runserver

所以这里要对其进行配置。

选择菜单 [Run] -- [Edit Configurations...] 弹出如下对话框。

点左上角的 + 号，添加一个Debug配置，并如下配置：

Name: 这个随便起个名。Script: 一定得是manage.py，下面那项应该是runserver。

好！配置完成后，我们来试着Debug一下。

点击菜单[Run] -- [Run \"debug-runserver\"]，可以看到：

说明服务器是运行起来了的。

点击访问一下：，如下：

说明OK了。

python可视化神器——pyecharts库

无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。

pyecharts是什么？

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

安装很简单：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。

参考自pyecharts官方文档:

首先开始来绘制你的第一个图表

使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可

add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。

使用主题

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

调用 render 方法 bar.render(path=\'snapshot.png\') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer=\'svg\'。

图形绘制过程

基本上所有的图表类型都是这样绘制的：

chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

add() 添加数据及配置项。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。

多次显示图表

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例

当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的

Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加  pythonic  的做法。直接调用本身实例就可以了。

比如这样

还有这样

如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可

图表配置

图形初始化

通用配置项

xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。

lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）

markLinemarkPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容

toolbox：右侧实用工具箱

图表详细

Bar（柱状图/条形图）

Bar3D（3D 柱状图）

Boxplot（箱形图）

EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）

Funnel（漏斗图）

Gauge（仪表盘）

Geo（地理坐标系）

GeoLines（地理坐标系线图）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline/Candlestick（K线图）

Line（折线/面积图）

Line3D（3D 折线图）

Liquid（水球图）

Map（地图）

Parallel（平行坐标系）

Pie（饼图）

Polar（极坐标系）

Radar（雷达图）

Sankey（桑基图）

Scatter（散点图）

Scatter3D（3D 散点图）

ThemeRiver（主题河流图）

TreeMap（矩形树图）

WordCloud（词云图）

用户自定义

Grid 类：并行显示多张图

Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类：同一网页按顺序展示多图

Timeline 类：提供时间线轮播多张图

统一风格

注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。

地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

全球国家地图:

echarts-countries-pypkg

中国省级地图:

echarts-china-provinces-pypkg

中国市级地图:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安装

但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。

显示如下：

总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django中怎么导入pyecharts的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于django中怎么导入pyecharts的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

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