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数据可视化是一种将数据转化为图形的技术可以帮助人们更好地理解和分析数据。但是传统的数据可视化开发往往需要编写大量的代码或者使用复杂的拖拽工具不仅耗时耗力而且难以实现个性化的需求。有没有一种更简单、更灵活、更智能的数据可视化开发方式呢
本文将介绍一款基于Python Django Echarts的数据可视化解决方案——SmartChart。SmartChart是一个微代码开发平台支持积木式的可视化开发集成了Echarts的丰富的图表类型和功能可以通过简单的配置和SQL语句来制作出精美的数据图表并实现图形数据的联动、筛选、钻取等交互效果。SmartChart还支持多种数据库的连接如MySQL, Oracle, Impala, GP, MSSQL, Hive, Redis, SQLite等可以方便地获取和处理数据源。SmartChart适用于任何WEB项目可以嵌入到Django的admin界面或者作为独立的数据服务平台为第三方应用提供数据可视化的接口和服务。
本文将从以下几个方面来介绍SmartChart的开发原理和优势
SmartChart的架构和设计思想SmartChart的安装和部署
SmartChart的架构和设计思想
SmartChart的架构和设计思想是基于Python Django Echarts的技术栈利用Django的后端框架和Echarts的前端图表库实现了一个低代码的数据可视化开发平台。SmartChart的核心特点有以下几个
微代码开发SmartChart采用了一种类似于Excel公式的语法让用户可以通过简单的配置和SQL语句来制作出精美的数据图表无需编写复杂的前端代码。SmartChart还提供了丰富的内置函数和自定义函数让用户可以灵活地处理数据和图形。图形数据联动SmartChart支持图形之间的数据交互如联动、筛选、钻取等让用户可以通过点击或拖拽的方式来探索数据的细节和关联。SmartChart还支持图形和数据集之间的联动让用户可以通过图形来触发数据集的查询和更新。数据服务平台SmartChart支持将数据集作为数据服务的接口提供给第三方应用或平台使用。SmartChart还支持将数据集作为数据填报的模板让用户可以通过图形或表格的方式来录入或修改数据。高度可定制化SmartChart支持用户自定义图形和主题让用户可以根据自己的需求和喜好来设计图形的样式和功能。SmartChart还支持用户自定义模板和页面让用户可以根据自己的场景和目的来布局和展示图形。而这一点也是smartchart相对于同类产品例如dataease的最大优势他给予了开发者更大的自由发挥空间。
SmartChart的安装和部署
下面介绍一下如何安装和部署SmartChartSmartChart的安装和部署是非常简单和快速的只需要几个步骤就可以完成。你可以参考以下的教程
首先你需要安装Python环境版本要求是3.6并且安装Django框架版本要求是2.0。然后你需要使用pip命令来安装SmartChart输入pip install smartchart即可或者使用镜像源加快下载速度pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple smartchart -U. 然后进行部署 smartchart runserver 0.0.0.0:8000 --insecure --noreload 之后你可能会遇见这种报错 原因是SQLite版本问题 解决方法如下
1.下载新版本的SQLite3
wget https://www.sqlite.org/2019/sqlite-autoconf-3290000.tar.gz2.解压文件 解压文件 tar zxvf sqlite-autoconf-3290000.tar.gz3、进行解压后的目录 cd sqlite-autoconf-32900004、配置安装目录
./configure --prefix$HOME/opt/sqlite5、编译安装
make make install6、指定环境变量
export PATH$HOME/opt/sqlite/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH$HOME/opt/sqlite/lib
export LD_RUN_PATH$HOME/opt/sqlite/lib需注意的是这种方式的环境变量只是临时的关机或重启后需要重新配置若想持久保存可直接更改配置文件。 启动成功
如果无法访问请检查服务器防火墙规则或云服务器安全组规则。 阿里云安全组规则示例 基础的开发流程大家可以参考开发手册第一个仪表盘 | Smartchart开发手册
