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Python中怎么实现数据可视化

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Python中怎么实现数据可视化

这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么实现数据可视化,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1.成品图

Python中怎么实现数据可视化

这个是监控服务器网速的***成果,显示的是下载与上传的网速,单位为M。爬虫的原理都是一样的,只不过将数据存到InfluxDB的方式不一样而已, 如下图。

Python中怎么实现数据可视化

可以实现对爬虫数量,增量,大小,大小增量的实时监控。

2. 环境

  • InfluxDb,是目前比较流行的时间序列数据库;

  • Grafana,一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB作为数据源

  • Ubuntu

  • influxdb(pip install influxdb)

  • Python 2.7

3. 原理

获取要展示的数据,包含当前的时间数据,存到InfluxDb里面,然后再到Grafana里面进行相应的配置即可展示;

4. 安装

1 Grafana安装

官方安装指导

安装好以后,打开本地的3000端口,即可进入管理界面,用户名与密码都是admin

2 InfulxDb安装

这个安装就网上自己找吧,有很多的配置我都没有配置,就不在这里误人子弟了。

5. InfluxDb简单操作

碰到了数据库,肯定要把增删改查学会了啊, 和sql几乎一样,只有一丝丝的区别,具体操作,大家可以参考官方的文档。

  • influx 进入命令行

  • CREATE DATABASE test 创建数据库

  • show databases 查看数据库

  • use test 使用数据库

  • show series 看表

  • select * from table_test 选择数据

  • DROP MEASUREMENT table_test 删表

6. 存数据

InfluxDb数据库的数据有一定的格式,因为我都是利用python库进行相关操作,所以下面将在python中的格式展示一下:

Python中怎么实现数据可视化

其中:

  • measurement, 表名

  • time,时间

  • tags,标签

  • fields,字段

可以看到,就是个列表里面,嵌套了一个字典。其中,对于时间字段,有特殊要求,可以参考这里, 下面是python实现方法:

Python中怎么实现数据可视化

所以,到这里,如何将爬虫的相关属性存进去呢?以MongoDB为例

Python中怎么实现数据可视化

那么现在我们已经往数据里存了数据了,那么接下来要做的就是把存的数据展示出来。

7.展示数据

1 配置数据源

以admin登录到Grafana的后台后,我们首先需要配置一下数据源。点击左边栏的最下面的按钮,然后点击DATA SOURCES,这样就可以进入下面的页面:

Python中怎么实现数据可视化

点击ADD DATA SOURCE,进行配置即可,如下图:

Python中怎么实现数据可视化

其中,name自行设定;Type  选择InfluxDB;url为默认的http://localhost:8086,  其他的因为我前面没有进行配置,所以默认的即可。然后在InfluxDB  Details里的填入Database名,***点击测试,如果没有报错的话,则可以进入下一步的展示数据了;

2 展示数据

点击左边栏的+号,然后点击GRAPH

Python中怎么实现数据可视化

接着点击下图中的edit进入编辑页面:

Python中怎么实现数据可视化

Python中怎么实现数据可视化

从上图中可以发现:

  • 中间板块是***的数据展示

  • 下面是数据的设置项

  • 右上角是展示时间的设置板块,在这里可以选择要展示多久的数据

2.1 配置数据

  1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

  2. 在Data Source中选择刚刚在配置数据源的时候配置的NAME字段,而不是database名。

  3. 接着在下面选择要展示的数据。看着就很熟悉是不是,完全是sql语句的可视化。同时,当我们的数据放到相关的字段上的时候,双击,就会把可以选择的项展示出来了,我们要做的就是直接选择即可;

  4. 设置右上角的时间,则可以让数据实时进行更新与展示

因为下面的配置实质就是sql查询语句,所以大家按照自己的需求,进行选择配置即可,当配置完以后,就可以在中间的面板里面看到数据了。

8. 总结

到这里,本篇文章就结束了。其中,对于Grafana的操作我没有介绍的很详细,因为本篇主要讲的是怎么利用这几个工具完成我们的任务。

同时,里面的功能确实很多,还有可以安装的插件。我自己目前还是仅仅对于用到的部分比较了解,所以大家可以查询官方的或者别的教程资料来对Grafana进行更深入的了解,制作出更加好看的可视化作品来。

文末知识点摘要①:sql中dateiff函数的用法

DATEDIFF

返回跨两个指定日期的日期和时间边界数。

一、 语法

DATEDIFF ( datepart , startdate , enddate )

二、参数

datepart

是规定了应在日期的哪一部分计算差额的参数。下表列出了 Microsoft® SQL Server? 识别的日期部分和缩写。

日期部分 缩写

year yy, yyyy

quarter qq, q

Month mm, m

dayofyear dy, y

Day dd, d

Week wk, ww

Hour hh

minute mi, n

second ss, s

millisecond ms

startdate

是计算的开始日期。startdate 是返回 datetime 或 smalldatetime 值或日期格式字符串的表达式。

因为 smalldatetime 只精确到分钟,所以当用 smalldatetime 值时,秒和毫秒总是 0。

如   果您只指定年份的***两位数字,则小于或等于"两位数年份截止期"配置选项的值的***两位数字的数字所在世纪与截止年所在世纪相同。大于该选项的值的***  两位数字的数字所在世纪为截止年所在世纪的前一个世纪。例如,如果 two digit year cutoff 为 2049(默认),则  49被解释为 2049,2050 被解释为 1950。为避免模糊,请使用四位数的年份。

enddate

是计算的终止日期。enddate 是返回 datetime 或 smalldatetime 值或日期格式字符串的表达式。

三、返回类型

integer

四、用法

此函数计算两个指定日期之间日期部分的数目。结果为日期部分中等于(date2 - date1)的有符号的整数值。

当结果不是日期部分的偶数倍时,DATEDIFF 将被截断而不是被舍入。

当使用 day 作为日期部分时,DATEDIFF 返回两个指定的时间之间(包括第二个日期但不包括***个日期)的午夜数。

当使用 month 作为日期部分时,DATEDIFF 返回两个日期之间(包括第二个日期但不包括***个日期)出现的月的***天的数目。

当使用 week 作为日期部分时,DATEDIFF 返回两个日期(包括第二个日期但不包括***个日期)之间星期日的数目。

对于更小的时间单位存在溢出值:

milliseconds 24

seconds 68

minutes 4083

others 没有溢出限制

如果超出这些限制,此函数将返回溢出错误。

五、标准和兼容性

SQL/92 Transact-SQL 扩展。

SQL/99 Transact-SQL 扩展。

Sybase 与 Adaptive Server Enterprise 兼容。

六、示例

下面的语句返回 1

select datediff( hour, ''4:00am'', ''5:50am'' )

下面的语句返回 102

select datediff( month, ''1987/05/02'', ''1995/11/15'' )

下面的语句返回 0

select datediff( day, ''00:00'', ''23:59'' )

下面的语句返回 4

select datediff( day, ''1999/07/19 00:00'',''1999/07/23 23:59'' )

下面的语句返回 0

select datediff( month, ''1999/07/19'', ''1999/07/23'' )

下面的语句返回 1

select datediff( month, ''1999/07/19'', ''1999/08/23'' )

上述就是小编为大家分享的Python中怎么实现数据可视化了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注编程网行业资讯频道。

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