大家好，我早起。如果你尝试用Python做可视化，你会发现用起来很爽，但是保存或者显示就有点麻烦了。以pyehcharts为例，如果在需要显示的时候，就地启动notebook执行代码，这应该是最麻烦的方式。另一种思路是将其导出为html或其他静态文件并打开显示。这也是一个好办法，但是如果图表很多呢？你会说pyecharts自带图表组合，将多个图表组合在一起输出到一个html，但是用过这个功能的人都会说，不仅不好用，而且添加一些自定义元素也很困难。当然，去年分享了一个结合PPT展示的教程，确实是个不错的选择，但也有点麻烦。所以，之前，我的一个解决方案就是把这一堆图表输出成html格式，然后用iframe嵌入到前端页面。当然这个是基于Django的，需要自己写前端样式，就像去年分享的疫情追踪一样但是大屏也逃不过Django这样的大佬。对于不熟悉的小白来说配置起来非常煎熬。有没有更优雅的方式？选择PyWebIO！或者把图表放在网页上，任何人都可以访问查看交互式图表和源代码，像这样？原视频如上图，无论是pyecharts还是plotly还是Bokeh都可以完美挂在网站上，按照自己预设的方式，保留部分交互功能和源码查看！更重要的是，我们可以自由排列组合页面内容，并根据需要添加更多的自定义元素！下面将介绍制作过程。怎么实现和上一篇一样，我们先想想怎么实现，是先生成html还是在打开页面的时候生成？其实是提前生成的，同时保留html和py脚本，所以最简单的pyecharts代码可以这样写"业务A",Faker.values()).add_yaxis("业务B",Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-BasicExample",subtitle="我是副标题")))c.width="100%"put_html(c.render_notebook())第一部分是pyecharts做图表的部分，不多解释，重要的是最后一行，通过put_html嵌入到PyWebIO中(),这样我们的图的脚本就做好了，接下来我们只需要做同样的事情就可以制作更多的图脚本了。下面是主要功能部分，如何嵌入和显示这些脚本，首先搜索所有脚本文件，然后使用open(html_file).read()打开之前生成的图表，然后使用put_collapse(t('显示源代码','查看源码'),put_code(code,'python'))预览代码，代码如下@use_scope('content',clear=True)defshow_demo(name):ifnamenotint(all_demos,all_demos_zh):returnwithuse_scope('loading'):put_text('Loading...')put_loading()base_dir=path.join(src_path,name)files=os.listdir(base_dir)forfileinfiles:ifnotfile.endswith('.py'):continuename=file[:-len(".py")]html_file=path.join(base_dir,'output',name)+'.html'try:code=open(path.join(base_dir,file))。read()html=open(html_file).read()except:continueput_html(html)#todo:ifthereis`open`calls,providethefilelinkput_collapse(t('Showsourcecode','Viewsourcecode'),put_code(code,'python'))scroll_to(position='top')clear('loading')最后用put_buttons()添加按钮put_buttons([(v,k)fork,vint(all_demos,all_demos_zh).items()],onclick=show_demo)然后启动项目看看我们做了什么显示页面start_server(pyecharts,port=8080,debug=True,auto_open_webbrowser=False)最终效果如下最后，只需将项目部署到服务器，你可以让任何人看到你的可视化项目，是不是很酷！当然，上面的讲解是基于pyecharts的，但其实适用于任何一个Python可视化库，只要制作方法一样，更重要的是，我们可以自由排列组合页面内容，添加根据需要添加更多自定义元素！本文代码参考官方文档（https://github.com/wang0618/pywebio-chart-gallery/tree/master/pyecharts_demo），有兴趣的读者可以下载试试！
