‍今天给大家介绍一个开源数据大屏可视化工具。

项目简介

这是一个基于Python开发的，结构简单的项目。可通过配置Json的数据，实现数据报表大屏显示。

优点：代码清晰、结构简单、配置Json数据实现

缺点：模板固定需要个性化的，需要修改代码。

技术架构

1、Python + Js + Css + Html开发。

2、报表采用echart插件。

项目结构

使用

安装依赖

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask

运行

cd big_screen;python app.py;

新增/编辑报表

在app.py修改SourceData，或者新增比如新增：MyReportData

@app.route('/')def index():    data = SourceData()    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)

新增报表，配置路由

@app.route('/my')def index():    data = MyReportData()    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)

报表与Json对应

在data.py配置对应报表对应Json的字段

class MyReportData(SourceDataDemo):    def __init__(self):        """        按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可        """        super().__init__()        with open('corp.json', 'r', encoding='utf-8') as f:            data = json.loads(f.read())        self.title = data.get('title')        self.counter = data.get('counter')        self.counter2 = data.get('counter2')        self.echart1_data = data.get('echart1_data')        self.echart2_data = data.get('echart2_data')        self.echarts3_1_data = data.get('echarts3_1_data')        self.echarts3_2_data = data.get('echarts3_2_data')        self.echarts3_3_data = data.get('echarts3_3_data')        self.echart4_data = data.get('echart4_data')        self.echart5_data = data.get('echart5_data')        self.echart6_data = data.get('echart6_data')        self.map_1_data = data.get('map_1_data')

配置Json数据

{  //报表名称与数据  "title": "我的报表大数据",  "counter": {    "name": "企业总数量（全国）",    "value": 46897675  },  "counter2": {    "name": "企业总数量（一线城市）",    "value": 6805564  },  //对应报表字段名称  "echart1_data": {    "title": "行业分布",    "data": [{      "name": "批发零售业",      "value": 16881396    },    ......

报表示例

通用模板大数据

全国企业大数据

招聘大数据

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