Python Flask + Echarts 轻松制作动态酷炫大屏（ 附代码）_基于echarts和python flask制作可视化大屏

1.动态实时更新数据效果图

说明: 其中 今日抓拍，抓拍总数，预警信息统计，监控点位统计图表 做了动态实时更新处理。

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2.静态切片效果图

一、确定需求方案

本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。

部署方式

基于免安装可执行程序：支持Windows、Linux、Mac等各种操作系统；将程序复制到服务器上即可，无需其它环境依赖；

观看方式：既可在服务器上直接观看程序界面，也可在远程用浏览器打开播放，例如Chrome浏览器、360浏览器等。

二、整体架构设计

1. 前端基于Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；
2. 后端基于Python Flask实现，使用 Vscode 编辑器；
3. 数据传输格式：JSON；
4. 数据源类型：目前采用JSON文件方式，可自行添加支持PostgreSQL、MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、SQLite，自行添加pandas支持Excel表格等，还可以定制HTTP API接口方式。
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、编码实现 （关键代码）

后端 Python Flask 代码

# -*- coding:utf-8 -*-

import io
import os
import sys
import time
import urllib
import random
import json
from flask import Flask, redirect
# 导入线程模块
import threading

app = Flask(__name__, static_folder="static", template_folder="template")


@app.route('/')
def index():
    return redirect('/static/index.html')


@app.route('/get_snap')
def get_snap():
    jsonData = {}
    jsonData['today_snap'] = random.randint(1, 100)
    jsonData['total_snap'] = random.randint(1, 1000)
    return json.dumps(jsonData)

@app.route('/qsjkdw')
def qsjkdw():
    jsonData = []
    for x in range(9):
        jsonData.append({"value": str(random.randint(1, 100))})
    return json.dumps(jsonData)

@app.route('/get_yjxxtj')
def get_yjxxtj():
    jsonData = []
    for x in range(6):
        jsonData.append(random.randint(1, 100))
    return json.dumps(jsonData)


def loop():
    time.sleep(10)
    pass

# 主程序在这里
if __name__ == "__main__":
    # 开启线程，触发动态数据
    a = threading.Thread(target=loop)
    a.start()

    # 开启 flask 服务
    app.run(host='127.0.0.1', port=80, debug=True)

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四、完整代码

按照如下方式获取

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方式①、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN+大屏
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五、运行效果