python可视化大屏库big_screen怎么用

这篇文章主要介绍了python可视化大屏库big_screen怎么用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

对于从事数据领域的小伙伴来说，当需要阐述自己观点、展示项目成果时，我们需要在最短时间内让别人知道你的想法。我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解。最直接有效的方式就是将数据如上图所示这样，进行可视化展现。

具体如下：

big_screen 特点

便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示。

安装环境

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

输入数据

在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可，如下为部分数据展示:

self.echart1_data = {            'title': '行业分布',            'data': [                {"name": "商超门店", "value": 47},                {"name": "教育培训", "value": 52},                {"name": "房地产", "value": 90},                {"name": "生活服务", "value": 84},                {"name": "汽车销售", "value": 99},                {"name": "旅游酒店", "value": 37},                {"name": "五金建材", "value": 2},            ]        }        self.echart2_data = {            'title': '省份分布',            'data': [                {"name": "浙江", "value": 47},                {"name": "上海", "value": 52},                {"name": "江苏", "value": 90},                {"name": "广东", "value": 84},                {"name": "北京", "value": 99},                {"name": "深圳", "value": 37},                {"name": "安徽", "value": 150},            ]        }        self.echarts3_1_data = {            'title': '年龄分布',            'data': [                {"name": "0岁以下", "value": 47},                {"name": "20-29岁", "value": 52},                {"name": "30-39岁", "value": 90},                {"name": "40-49岁", "value": 84},                {"name": "50岁以上", "value": 99},            ]        }        self.echarts3_2_data = {            'title': '职业分布',            'data': [                {"name": "电子商务", "value": 10},                {"name": "教育", "value": 20},                {"name": "IT/互联网", "value": 20},                {"name": "金融", "value": 30},                {"name": "学生", "value": 40},                {"name": "其他", "value": 50},            ]        }

本地运行

cd big_screen-master;python app.py;

在线部署

你可以直接像在本地一样运行脚本,这样可以运行成功，如果我们想让它一直运行，我们可以在线部署。使用命令如下：

nohup python app.py

这时你可以查看进程

ps -ef | grep python

就会看到我们刚才 app.py 代码已经运行起来了，这个就是在后台运行，关闭连接之后一样会运行，这下就放心了。

但是，如果发生错误的话，我们是无法知道哪里出错的，这时我们指定日志输出文件

nohup python -u app.py > robot.log 2>&1 &

还有一个问题，我想停止在线运行怎么办？可以使用这个命令

kill PID

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