你好!我是@马哥python说,一枚10年程序猿???,正在试错用pyecharts开发可视化大屏的非常规排版。
以下,我用8种ThemeType展示的同一个可视化数据大屏。
1、SHINE主题
2、LIGHT主题
3、MACARONS主题
4、INFOGRAPHIC主题
5、WALDEN主题
6、WESTEROS主题
7、WHITE主题
8、WONDERLAND主题
9、可视化代码起始部分
Python可视化大屏是一个让数据充满生命力的神奇工具。它不仅可以把数字变成有趣的动画,更可以让复杂的数据变得直观易懂。就好像是给数据贴上了一张魔法地图,让你能够窥探到数据之间的神秘联系。在Python大屏上,你会看到精美的图表、令人陶醉的动画、以及让人痴迷的可视化神器。
而pyecharts就是这个地图上的黄金罗盘,能带领你找到数据分析的正确方向。pyecharts是一个强大的Python可视化库,能够帮你轻松创建令人惊叹的图表和可视化效果。它不仅可以进行各种基本图表的展示,如散点图、折线图、柱状图等,还可以进行地图、3D图等高级可视化效果的展示。
使用Python的pyecharts库开发可视化,让你的数据展示充满魔力般的艺术美感。数据不再像温床中的无机物,而是变成了有血有肉的生命。让我们一起开启一段奇幻的数据旅程,探索pyecharts的美妙世界,感受数据的美妙之处。
开发技术流程如下:
1、爬虫采用reQuests发送请求,json接口解析或者BeautifulSoup网页解析,临时存入csv文件。
2、用Pandas进行数据清洗及数据预处理,包含空值、异常值、重复值、数据格式转换等,准备好给可视化使用。
3、用SQLAlchemy将清洗好的数据存入MySQL数据库,非常简单方便,甚至不用create table哦。
4、用pyecharts开发各可视化图表,并将各图表add到Page()对象中,Page的layout设置为DraggablePageLayout,拖拽生成可视化大屏H5文件。
5、用flask将大屏H5文件快速加载到网页,实现浏览器通过链接地址可访问的目的。
原创作者:@马哥python说
讲解教程:【拖拽可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理,简单粗暴!
by @马哥python说
文章目录Scanner一、初始化二、属性三、方法四、使用举例ScannerScanner继承自NSObject,遵循NSCopying协议。是一个用于扫描指定字符串的抽象类 初始化时指定需要扫描的String,可以设置需要跳过的字符集合 调用scan方法,scanner会按要求扫描出需要提取的字符串一、初始化letscanner:Scanner=Scanner(string:"http://www.baidu.com?type=value&age=18")复制二、属性//初始化时输入的目标字符串,只读 letstring:String=scanner.string //想要跳过的字符串集合 letcharacters:CharacterSet?=scanner.charactersToBeSkipped //例如:”?111.1=222&name=mo“,把`?&`作为`charactersToBeSkipped`,则会忽略`?&` //是否大小写敏感,默认false letcaseSensitive:Bool=scanner.c
来源:LittleMagicjianshu.com/p/8377e09971b8为了防止歧义,可以换个说法:Java对象实例和数组元素都是在堆上分配内存的吗? 答:不一定。满足特定条件时,它们可以在(虚拟机)栈上分配内存。JVM内存结构很重要,多多复习这和我们平时的理解可能有些不同。虚拟机栈一般是用来存储基本数据类型、引用和返回地址的,怎么可以存储实例数据了呢?这是因为JavaJIT(just-in-time)编译器进行的两项优化,分别称作逃逸分析(escapeanalysis)和标量替换(scalarreplacement)。JIT是个复杂的话题,本文不赘述,看官如果想进一步了解的话,可以参考这篇文章,它里面提供了几篇有用的参考资料。注意看一下JIT的位置中文维基上对逃逸分析的描述基本准确,摘录如下:在编译程序优化理论中,逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。当一个变量(或对象)在子程序中被分配时,一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中,或是返回到调用者子程序。 如果一个子程序分配一个对象并返回一个该对象的指针,该对象可能在程序中被访问到的地
整理|Jane本文转自AI科技大本营【导语】提到开源项目,2018年注定是不平凡的一年。据Octoverse报告数据,仅在2018年,Github上的新用户就比过去六年的用户总数还要多,存储库数量近一亿,这些增长都要归功于开源社区。2018年还有半月就要结束了,这一年,大家都学了些什么?在Github上度过了多少时间?收藏了多少开源项目?加入了哪些开源社区?是否为哪个项目或社区贡献了自己的一份力量呢?今天,为大家整理了一份Github2018年终报告,为大家盘点这一年Github上正在发生的一些变化,也希望能给大家在即将开始的2019年提供参考方向。Github年终报告 今年,在Github上,你可以跨存储库进行访问、获取全球超过9600万个项目的请求、问题与评论。托管在Github上的存储库达到9600多万个。创建了超过2亿个pullrequests,仅今年的创建量就超过了总数的1/3。这里特别Cue一下第2亿个请求——Vuetify.js。下面就要开始划重点了,营长马上为大家解读一些重要的内容。 一、开源项目四大排行榜▌1、总排行榜(根据贡献者数量)VSCode、React和T
序webmagic是java里头比较优秀的一个爬虫框架:使用Jsoup作为HTML解析工具,并基于其开发了解析XPath的工具Xsoup。默认使用了ApacheHttpClient作为下载工具。这里展示一下入门级使用。maven<dependency> <groupId>us.codecraft</groupId> <artifactId>webmagic-core</artifactId> <version>0.7.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>us.codecraft</groupId> <artifactId>webmagic-extension</artifactId> <version>0.7.3</version> </dependency>复制启动类publicstaticvoidmain(String[]args){
去年年底的时候,我曾经介绍了《财富》杂志评选出2007年最具有创意的十种新产品。其中有一种是类似ATM的自动售书机,只需按几个按钮,一本新书就会自动打印和装订,送到你的手中。昨天,纽约公共图书馆(NewYorkPublicLibrary'sScience,IndustryandBusinessLibrary)召开了新闻发布会,宣布这台机器已经安装调试成功,将于7月2日起向公众开放。从照片看,这种机器显得很庞大,虽然有报道称它的实际长度只有8英尺(2.44米)。它的工作原理很简单,顾客选好书籍后,机器自动通过互联网获得书籍的文本,然后打印出来。它的打印速度是每分钟40页,也就是说一本200页的书大约需要5~6分钟的等待时间。目前,它的书库中共有20万种书籍,全部都是公共领域的作品。它的价格没有被披露,今年内还将有四五个美国图书馆安装这种机器。虽然技术上还不算成熟,实现中有种种不尽如人意之处,但我认为它代表了未来书店的发展方向。正如一个出版商所说:"只要这种技术被发明了,就再也不会走回头路了。"(Oncethetechnologyisinvented,ther
title:自己手写一个LRU策略 date:2021-06-1812:00:30 tags: -[redis] -[lru] categories: -[redis] permalink:zxh prefix:redis 复制 一、题目描述 146.LRU缓存机制 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个LRU(最近最少使用)缓存机制。 实现LRUCache类: LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存 intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中,则返回关键字的值,否则返回-1。 voidput(intkey,intvalue)如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。 进阶:你是否可以在O(1)时间复杂度内完成这两种操作? 二、思路分析 第一想法 刚看到本题时没有多想就觉得会用到队列,因为队列FIFO可以做到淘汰末尾数据,但是仔细一想本题是需要淘汰最近最少使用数据,如果仅仅是最近的数
转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限。今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分。用 redis-clikeys'*'|wc-l复制 获取到的数据和实际情况是一样的。如下面两图: 对比发现,redis中key的总量为286957,比数据库中的264032高出了20000多个!为什么会这样呢?查找程序原因,并没有发现逻辑问题。查找redis相关资料,发现原来是redis对过期键处理机制导致的误差。dbsize返回的是包含过期键的总数,所以造成了误差!结合查找的资料,拿来一起分享。 Redis对于过期键有三种清除策略: 被动删除:当读/写一个已经过期的key时,会触发惰性删除策略,直接删除掉这个过期key 主动删除:由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时
!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><title>腾讯QQ注册</title></head><body><formname="my"action="#"method="post"><p>注册帐号</p><br/><hr/><p>邮箱帐号<inputtype="text"><select><optionvalue="#">@qq.com</option></select></p><p>昵 称<inputtype="text"></p><p>密 码<inputtype="text"></p><p>确认密码<inputtype
JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,采用完全独立于语言的文本格式,是理想的数据交换格式。同时,JSON是JavaScript原生格式,这意味着在JavaScript中处理JSON数据不须要任何特殊的API或工具包。 本文主要是对JS操作JSON的要领做下总结。 在JSON中,有两种结构:对象和数组。 1.一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束。每个“名称”后跟一个“:”(冒号);“‘名称/值’对”之间运用“,”(逗号)分隔。名称用引号括起来;值如果是字符串则必须用括号,数值型则不须要。例如: varo={"xlid":"cxh","xldigitid":123456,"topscore":2000,"topplaytime":"2009-08-20"}; 2.数组是值(value)的有序集合。一个数组以“[”(左中括号)开始,“
启动数据库 如果想要启动某实例,则应先设置实例 setoracle_sid=orcl 再sqlplus/nolog ---------------------- ORA-28000:theaccountislocked ORA-01017:invalidusername/password;logondenied 解决办法: 1、conn/assysdba; 2、alteruserscottaccountunlockidentifiedby(username); 3、账号密码;复制 1、cmd->输入命令sqlplus/nolog以无需登录的方式在服务器本机上进入SQL*Plus控制台。 2、在SQL*Plus提示符下输入:账号密码,连接到数据库服务器。 startup; ORACLE例程已经启动 startupnomount。一般用在希望创建一个新的数据库时。 startupmount。一般在进行数据库更名的时候采用。这个时候数据库就打开并可以使用了。 startupforce强制启动实例并打开数据库。 SHUTDOWN; 数据库已经
完整阅读软件客户端app,本项目里面还有扫描功能,搜索本地书籍,不过扫码功能通过c++层实现的。 本项目来自:https://github.com/JayFang1993/ScanBook CaptureActivity主要是摄像头相关类,CaptureActivityHandler所有扫描消息都发到这个Handler类中 部分代码如下: privatevoidinitCamera(SurfaceHoldersurfaceHolder){ try{ CameraManager.get().openDriver(surfaceHolder); }catch(IOExceptionioe){ retu
阿基米德曾说给我一个支点我可以撬动地球,而拥有flex基本可以撬动所有的布局。 1.flex布局基本介绍及效果展示 工欲善其事必先利其器,来来来,一起看下基础知识先(呵~,老掉牙,但是有用啊)。 **flex-direction direction(方向),布局方向,顾名思义就是设置元素排列顺序。排队嘛,不外乎横着排和竖着排,猜到了吧。(夸你) 想象一下哈,现在有一个班主任(父元素)要组织学生(子元素)跳第三套中小学生广播体操。 我们默认设置从低到高的方向。 好啦,排队啦。班主任说从低到高站一个横排:felx-direction:row 像这样: 站在队伍末尾的一米二班主任感觉鸭梨很大,so,他灵机一动:从高到低排felx-direction:row-reverse 被你猜到了,就是和刚开始的顺序相反嘛(机智如你) 班主任喜欢班级里个子最小的那个吕孩子,可是横排的话看不到她... 于是他就命令大家竖着从低到高排:flex-direction:column 呃,大概是这样了,但是第一排的妹子说太阳好晒想到后面去 班主任于是又让学生竖着从高到低排:flex
题目链接:http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1982 题意:无向图,给n个点,n^2条边,每条边有个一权值,其中有k个点有发电站,给出这k个点的编号,选择最小权值的边,求使得剩下的点都能接收到电。 发电站之间显然不能有边,那么把k个点合成一个点,然后在图上就MST就可以了。 1//STATUS:C++_AC_31MS_401KB 2#include<functional> 3#include<algorithm> 4#include<iostream> 5//#include<ext/rope> 6#include<fstream> 7#include<sstream> 8#include<iomanip> 9#include<numeric> 10#include<cstring> 11#include<cassert> 12#include<cstdio> 13#includ
OutputModes输出模式 packagecn.itcast.structured importorg.apache.spark.SparkContext importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,Dataset,Row,SparkSession} /** *Authoritcast *Desc演示StructuredStreaming的Sink_OutPutMode */ objectDemo05_Sink_OutPutMode{ defmain(args:Array[String]):Unit={ //TODO0.创建环境 //因为StructuredStreaming基于SparkSQL的且编程API/数据抽象是DataFrame/DataSet,所以这里创建SparkSession即可 valspark:SparkSession=SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]") .config("spark.sql.shuffle
各种形态的分布式事务 分布式事务有多种主流形态,包括: 基于消息实现的分布式事务 基于补偿实现的分布式事务(gts/seata自动补偿的形式) 基于TCC实现的分布式事务 基于SAGA实现的分布式事务 基于2PC实现的分布式事务 之所以有这么多形态,是因为任何事情都没有银弹,只有最合适当前场景的解决方案。 这些形态的原理已经在很多文章中进行了剖析,用“分布式事务”关键字就能搜到对应的文章,本文不再赘述这些形态的原理,并将重点放在如何根据业务选择对应的分布式事务形态上。 何时选择单机事务? 这个相信大家都很清楚,在条件允许的情况下,我们应该尽可能地使用单机事务,因为单机事务里,无需额外协调其他数据源,减少了网络交互时间消耗以及协调时所需的存储IO消耗,在修改等量业务数据的情况下,单机事务将会有更高的性能。 但单机数据库由于业务逻辑解耦等因素进行了数据库垂直拆分、或者由于单机数据库性能压力等因素进行了数据库水平拆分之后,数据分布于多个数据库,这时若需要对多个数据库的数据进行协调变更,则需要引入分布式事务。 分布式事务的模式有很多种,那究竟要怎么选择适合业务的模式呢?以下我们将从使用场景
rep_word='Thepieceisgone,leftthepuzzleundone' #\换行,跟shell一样 withopen('nothing','r',encoding='utf-8')asf,\ open('nothing1','w',encoding='utf-8')asf_new: forlineinf: ifrep_wordinline: line=line.replace(rep_word,'碎片散去,留下已解的迷') f_new.write(line) #运行前nothing #Tryinghardtofilltheemptiness #Thepieceisgone,leftthepuzzleundone #Ain'tthatthewayitis #运行后nothing1 #Tryinghardtofilltheemptiness #碎片散去,留下已解的迷 #Ain'tthatthewayitis 复制