2023年6月30日发(作者：)

python可视化⼤屏库big_screen⽰例详解⽬录big_screen特点安装环境输⼊数据本地运⾏在线部署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 /simple flask输⼊数据在⽂件夹 中更新你需要展⽰的数据即可，如下为部分数据展⽰:1_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}, ] } 2_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}, ] } s3_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}, ] } s3_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 ;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 这时你可以查看进程ps -ef | grep python就会看到我们刚才 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 > 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以上就是python可视化⼤屏库big_screen⽰例详解的详细内容，更多关于python可视化⼤屏库big_screen的资料请关注其它相关⽂章！