django-echarts:可视化网站脚手架,快速构建图表展示
2026-02-04 04:04:14作者:董宙帆
在当今数据驱动的时代,数据可视化成为了信息传递的重要手段。django-echarts,一个基于pyecharts和Django整合的可视化网站脚手架,为开发者提供了一种高效构建数据可视化展示的方式。
项目介绍
django-echarts是一个功能丰富的可视化网站脚手架,支持90%以上的pyecharts图表类型。它提供了一个包含主页、列表、详情、关于和设置等页面的基本网站结构,并配备了导航栏、网站底部栏、热门板块等组件。此外,它还支持Bootstrap3、Bootstrap5和Material三种UI主题,并且可以轻松切换颜色模式。
项目技术分析
项目基于Django框架和pyecharts库,利用Django Template Engine进行后端渲染,同时支持js/css静态文件的在线和本地托管。项目具备以下技术特点:
- 整合性:支持pyecharts的大部分图表类型,与Django框架无缝对接。
- 扩展性:可以灵活扩展,支持整合Django用户认证、数据库和Session等。
- 工具性:提供代码生成器和静态文件下载器等生产力工具。
- 稳定性:拥有90%以上的Python Typing Hints覆盖,以及单元测试和85%以上的代码覆盖率。
项目及技术应用场景
django-echarts适用于需要快速构建数据可视化展示的网站项目,如统计信息展示、业务数据监控、实时数据分析等场景。以下是几个典型的应用场景:
- 企业内部数据监控:企业可以利用django-echarts构建内部数据监控系统,实时展示业务数据,帮助管理者做出决策。
- 公共信息展示:政府或公共机构可以使用它来展示统计数据,如环保指数、交通流量等。
- 教育科研:在教育或科研机构,django-echarts可以用于展示研究数据,提高信息的可读性和传播效率。
项目特点
- 丰富的图表类型:支持90%以上的pyecharts图表类型,满足多种数据展示需求。
- 灵活的主题定制:支持Bootstrap3、Bootstrap5和Material三种UI主题,并可以轻松更换颜色模式。
- 高度集成:与Django框架紧密结合,支持用户认证、数据库和Session等扩展。
- 开箱即用:提供丰富的页面组件,快速构建网站,缩短开发周期。
- 稳定可靠:拥有全面的单元测试和代码覆盖,确保项目稳定运行。
如何使用django-echarts
- 环境准备:根据项目要求安装Python环境和指定版本的Django和pyecharts库。
- 创建项目:使用Django命令创建新项目,并添加django-echarts到
INSTALLED_APPS列表。 - 编写视图:在
site_views.py文件中编写视图函数,使用pyecharts创建图表。 - 配置路由:在项目的
urls.py文件中添加视图的路由配置。 - 启动服务器:运行Django开发服务器,并在浏览器中查看效果。
通过上述步骤,您可以轻松地使用django-echarts搭建一个功能完善的数据可视化网站。无论您是数据分析师、产品经理还是开发者,django-echarts都能为您提供高效的数据展示解决方案。立即尝试,开启您的数据可视化之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
350