我是 YYDataV，专注于 数据可视化大屏，工厂扫码装箱系统 等

本案例为32：9超宽分辨率的大屏。

效果展示

1.动态实时更新数据效果图

2.鼠标右键切换主题

代码中预置了12个主题风格，实际开发中可根据实际情况二次增加。

切换个主题，我们可以看到：主题的配色变化了。

一. 确定需求方案

1. 屏幕分辨率

这个案例的大屏分辨率是32:9，超炫的的宽屏比。

根据电脑分辨率屏幕自适应显示，F11全屏查看；

2. 部署方式

B/S方式：支持Windows、Linux、Mac等各种主流操作系统；支持主流浏览器Chrome，Microsoft Edge，360等；服务器采用python语言编写，配置好python环境即可。

二. 整体架构设计

1. 前端Echarts开源库：使用 WebStorm 编辑器；
2. 后端 http服务器：基于 Python 实现，使用 Pycharm 或 VSCode 编辑器；
3. 数据传输格式：JSON；
4. 数据源类型：JSON文件。实际开发需求中，支持定制HTTP API接口方式或其它各种类型数据库，如PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite、Excel表格等。
5. 数据更新方式：采用http get 轮询方式 。在实际应用中，也可以视情况选择j监测后端数据实时更新，实时推送到前端的方式；

三.开发思路

1.设计布局

根据客户的实际需求，首先画出产品的原型布局。这里我为了后期方便开发，对不同的div进行了颜色和数字标识。参考index_layout.html

2. 设置模板

根据原始布局，将设计组提供的UI配置到模板中。参考index_template.html

3. 编写图表

做完以上工作，接下来就可以对div加载各式图表！至此，工作已经完成了一半的样子。

四.编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码）

1. 前端html代码

使用bootstrap container-fluid， row， col等实现。

          
          

               

                    【29】数据可视化大屏 - 企业综合信息
          
          
          

               
               

                    
公司概况
                    

                         

                              

                                       营业额达成率
                              

                         
                         

                              

                                       利润达成率
                              

                         
                    

                         

                                企业文化
                         

                    

                         

                                市值增长
                         

                    

               
               

                    
产品数据

                         

                                产品人力分布
                         

                    

                         

                                日活数据
                         

                    

                         

                                产品印象
                         

                    
               
               
               

                    
专注数据可视化，助力企业智能化
                    


               
               
               

                    
运营概览
                    

                         

                                客户企业画像
                         

                    

                         

                                资产负债率
                         

                    

                         

                                订单完成率
                         

                    
               
               
               

                    
团队风采
                    
                    

                         

                              

                                       性别分布
                              

                         
                         

                              

                                       年龄分布
                              

                         
                    

                         

                                开发产品分布
                         

                    

                         

                                团队精神
                         

                    
               
          

2. JSON 通信数据定义

bar_ROA.json 如下

{
    "xAxis": {
        "data": [
            "01",
            "02",
            "03",
            "04",
            "05",
            "06",
            "07",
            "08",
            "09",
            "10"
        ]
    },
    "series": [
        {
            "data": [
                84,
                76,
                99,
                51,
                65,
                98,
                72,
                100,
                67,
                87
            ]
        }
    ]
}

3. 前端JS - 数据定时更新控制

支持在每个echarts图表中独立控制定时更新的间隔。

 // 定时1s执行数据更新函数
  setInterval(function () {
    async_echart_bar_horizontal(
      container,
      path_bar_horizontal + "bar_horizontal.json"
    );
  }, 1000);

4.后端 flask 服务器

from flask import Flask
app = Flask(__name__, static_folder="static", template_folder="template")
# 主程序在这里
if __name__ == "__main__":
# 开启线程，触发动态数据
    a = threading.Thread(target=asyncJson.loop)
    a.start()
# 开启 flask 服务
    app.run(host='0.0.0.0', port=88, debug=True)

四. 运行效果

更多可视化案例

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