38【源码】数据可视化：基于 Echarts Python 动态实时大屏 - 全国图书零售监测数据

效果图展示

1.动态效果演示

2.静态切片效果图

一、确定需求方案

1.确定产品上线部署的屏幕LED分辨率

本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。

2.部署方式

浏览器打开播放，Chrome浏览器、360浏览器等。

二、整体架构设计

前端基于 Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；

后端基于Python Flask实现，使用 Vscode 或 Pycharm编辑器；

数据传输格式：JSON；

数据源类型：目前采用JSON文件方式，可自行添加支持PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite，自行添加pandas支持Excel表格等，还可以定制HTTP API接口方式。

数据更新方式：采用http get 轮询方式 。在实际应用中，也可以视情况选择j监测后端数据实时更新，实时推送到前端的方式；

三、编码实现（关键代码）

1.前端html代码

<body>
    <ul class="nav">
    
      <li class="drop-down">
        <a href="#"></a>
    
        <ul class="drop-down-content">
    
          <li>
            <a href="./home.html">自动切换</a>
          </li>
    
          <li>
            <a href="./index.html">第一屏</a>
          </li>
    
          <li>
            <a href="./second.html">第二屏</a>
          </li>
          <li>
            <a href="./third.html">第三屏</a>
          </li>
    
          <li>
            <a href="./four.html?index=0">第四屏</a>
          </li>
        </ul>
      </li>
    </ul>
  <div class="home">
    <iframe id="demo1" src="index.html" frameborder="0" class="state-01 demo1"></iframe>
    <iframe src="second.html" frameborder="0" class="state-01 demo2"></iframe>
    <iframe src="third.html" frameborder="0" class="state-01 demo3"></iframe>
    <iframe src="four.html" frameborder="0" class="state-01 demo4"></iframe>
  </div>
  <script src="js/home.js"></script>
</body>

2. 前端JS - echarts图表

var optionBar = {
  grid: {
    top: 50,
    bottom: "20%"
  },
  legend: {
    data: ["销售码洋", "同比增长"],
    right: "5%",
    itemWidth: 18,
    itemHeight: 12,
    textStyle: {
      color: "#fff"
    }
  },
  xAxis: {
    data: [
      "1月",
      "2月",
      "3月",
      "4月",
      "5月",
      "6月",
      "7月",
      "8月",
      "9月",
      "10月",
      "11月",
      "12月"
    ],
    axisLine: {
      show: false,
      lineStyle: {
        color: "#07bffb"
      }
    },
    axisTick: {
      show: false
    },
    axisLabel: {
      interval: 0
    }
  },
  yAxis: [
    {
      name: "码洋(/千万)",
      axisLine: {
        show: false,
        lineStyle: {
          color: "#07bffb"
        }
      },
      splitLine: {
        show: false
      },
      axisTick: {
        show: false
      },
      interval: 5,
      min: 0,
      max: 20,
      position: "left"
    },
    {
      name: "同比增长(%)",
      max: 100,
      min: 0,
      axisLabel: {
        formatter: "{value}"
      },
      axisLine: {
        show: false,
        lineStyle: {
          color: "#07bffb"
        }
      },
      splitLine: {
        show: false
      },
      axisTick: {
        show: false
      },
      position: "right"
    }
  ],
  series: [
    {
      name: "销售码洋",
      type: "bar",
      barWidth: "40%",
      barGap: 5,
      itemStyle: {
        normal: {
          color: new echarts.graphic.LinearGradient(
            0,
            0,
            0,
            1,
            [
              {
                offset: 0,
                color: "#00fecc"
              },
              {
                offset: 0.8,
                color: "#2690cf"
              }
            ],
            false
          )
        }
      },
      data: [2.5, 5.4, 6.4, 4.4, 5.7, 11, 12, 10, 8, 14, 18, 19]
    },
    {
      name: "同比增长",
      type: "line",
      itemStyle: {
        color: "#fff"
      },
      yAxisIndex: 1,
      data: [10, 8, 36, 12, 24, 16, 48, 32, 18, 14, 66, 70]
    }
  ]
};

3. 前端JS - 数据定时更新控制


var data01 = (function () {
    var init = function () {
        updating();
        setInterval(function () {
            updating();
        }, 5000); //刷新周期设置
    };

    var updating = function updating() {
        get_mdata("/get_mdata");
    };

    var get_mdata = function get_mdata(url) {
        $.getJSON(url, function (data) {
            allMData["book"][0] = data.book;
            allMData["variety"][0] = data.variety;
            allMData["sales"][0] = data.sales;
            allMData["stock"][0] = data.stock;
            allMData["id"] = data.id;
            setMdata();
        });
    };

    return {
        init: init,
    };
})();

4. 后端 Python Flask 代码

# -*- coding:utf-8 -*-

import io
import os
import sys
import time
import urllib
import random
import json
from flask import Flask, redirect
# 导入线程模块
import threading

app = Flask(__name__, static_folder="static", template_folder="template")


@app.route('/')
def index():
    return redirect('/static/index.html')

@app.route('/get_mdata')
def get_mdata():
    jsonData = {}
    jsonData['book'] = random.randint(100, 10000)
    jsonData['variety'] = random.randint(100, 10000)
    jsonData['sales'] = random.randint(100, 10000)
    jsonData['stock'] = random.randint(100, 10000)
    jsonData['id'] = random.randint(100, 10000)
    return json.dumps(jsonData)


def loop():
    time.sleep(10)
    pass

# 主程序在这里
if __name__ == "__main__":
    a = threading.Thread(target=loop)
    a.start()

    # 开启 flask 服务
    app.run(host='127.0.0.1', port=80, debug=True)

四、运行

python main.py



http://localhost/

五、更多案例

YYDatav的数据可视化大屏《精彩案例汇总》（Python&Echarts源码）_YYDataV的博客-CSDN博客

【工厂扫码打印&扫码装箱&错误追溯系统】完整案例详解（Python&PyQt 源码&Mysql数据库）_YYDataV数据可视化的博客-CSDN博客_pyqt案例

感谢开源分享的前端代码。

六、源码下载

38源码数据可视化：基于 Echarts + Python 动态实时大屏 - 全国图书零售监测数据.zip