Flask+pyecharts实现电影数据分析可视化

之前有写过pyecharts实现电影数据分析可视化和Django+pyecharts实现电影数据分析可视化，但是综合起来感觉还是有缺陷，所以我使用Flask+pyecharts重新整合一下电影数据可视化。
下面是完成后的截图
在这里插入图片描述
这应该就算是可视化大屏了吧

文章目录

代码结构
index.css
index.html
app.py
requirements.txt

代码结构

代码结构也很简单
在这里插入图片描述
真实开发时代码结构应该做详细划分，这个简单的小项目我就不搞这么复杂了。

index.css

这个代码主要用来设计网页页面的布局，主要设计了7个div，分别是1个网页标题的div和6个可视化图的div。

#title {
    position: absolute;
    width: 40%;
    height: 10%;
    top: 0%;
    left: 30%;
    color: black;
    font-size: 30px;
    font-weight: bold;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
}

#left1 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 10%;
    left: 0;
}

#right1 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 10%;
    left: 50%;
}

#left2 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 60%;
    left: 0;
}

#right2 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 60%;
    left: 50%;
}

#left3 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 110%;
    left: 0;
}

#right3 {
    position: absolute;
    width: 50%;
    height: 50%;
    top: 110%;
    left: 50%;
}

index.html

这个代码设计网页，很简单

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>豆瓣电影TOP250</title>
    <link rel="stylesheet" href="../static/index.css">
</head>
<body>
<div id="title">豆瓣电影TOP250数据分析可视化</div>
<div id="left1">{{left1|safe}}</div>
<div id="right1">{{right1|safe}}</div>
<div id="left2">{{left2|safe}}</div>
<div id="right2">{{right2|safe}}</div>
<div id="left3">{{left3|safe}}</div>
<div id="right3">{{right3|safe}}</div>
</body>
</html>

app.py

这个代码是后端代码，主要为Flask框架、pandas数据清洗及pyecharts可视化等
注意这个我只给出了部分代码，万变不离其宗，根据我给的部分代码相信你能够做出属于自己的作品！

from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line
import pyecharts.options as opts

app = Flask(__name__)
SECRET_KEY = 'xxx' # 自己设置


def get_data():
    data = pd.read_csv('./豆瓣电影top250.csv', encoding='utf-8')
    return data


def get_left1(): # 返回id为left1的div中的pyecharts图表
    data = get_data()
    year = data['上映年份'].value_counts().reset_index()
    year.rename(columns={"count": "电影数量"}, inplace=True)
    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='100%', height='100%', theme='light'))
        .add_xaxis(
            year['上映年份'].tolist()[::-1])
        .add_yaxis(
            "电影数量",
            year['电影数量'].tolist()[::-1],
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_series_opts(itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            border_color='#5C3719', ))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title='上映年份及电影数量',
                subtitle='截止2023年3月',
                title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                    font_family='Microsoft YaHei',
                    font_weight='bold',
                    font_size=22,
                ),
                pos_top='1%'),
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                #             name='电影数量',
                is_show=True,
                max_=int(year['电影数量'].max()),
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(
                    font_family='Microsoft YaHei',
                    font_weight='bold',
                    font_size='14'  # 标签文本大小
                )),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                #             name='上映年份',
                is_show=True,
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(
                    # interval=0,#强制显示所有y轴标签，需要可以加上
                    font_family='Microsoft YaHei',
                    font_weight='bold',
                    font_size='14'  # 标签文本大小
                )),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
                is_show=True,
                trigger='axis',
                trigger_on='mousemove|clike',
                axis_pointer_type='shadow',
            ),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,
                                          pos_left="right",
                                          pos_top="center",
                                          feature={"saveAsImage": {}}
                                          )
        ).reversal_axis())
    html_code = bar.render_embed()
    return html_code

@app.route('/')
def index():
    left1 = get_left1()
    right1 = get_right1()
    left2 = get_left2()
    right2 = get_right2()
    left3 = get_left3()
    right3 = get_right3()
    return render_template('index.html', left1=left1, right1=right1, left2=left2, right2=right2, left3=left3, right3=right3)


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

requirements.txt

这个文件是这个项目用到的python库及其版本，因为python的库不断在更新，相对应的代码也会更新，所以做python项目时要养成生成requirements.txt文件的习惯。生成方法为打开终端命令行，进入项目根目录下运行pip freeze > requirements.txt

blinker==1.6.2
click==8.1.3
colorama==0.4.6
Flask==2.3.2
itsdangerous==2.1.2
Jinja2==3.1.2
MarkupSafe==2.1.3
numpy==1.24.3
pandas==2.0.2
prettytable==3.7.0
pyecharts==2.0.3
python-dateutil==2.8.2
pytz==2023.3
simplejson==3.19.1
six==1.16.0
tzdata==2023.3
wcwidth==0.2.6
Werkzeug==2.3.6

这个小项目到这里就结束啦！你学会了吗？