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基于Flask和ECharts的新冠疫情实时监控系统源代码及数据库,后端采用Python Flask框架,前端使用ECharts

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简介:
这是一个利用Python的Flask框架搭建后端,并结合ECharts进行数据可视化展示的新冠疫情实时监控系统的开源项目。 安装教程下载到本地后,在Python相应环境下运行app.py文件以部署Flask项目,请参考flaskProject文件夹中的使用说明。其中,app.py是Flask项目的主运行文件,sql_query.py则是为该项目封装的数据库操作文件,请在该文件内的get_conn()函数中修改相应的数据库配置信息。 另外,“spider”目录包含了项目所需的爬虫模块,其内部main.py为爬虫的主运行文件,ex_sql.py则用于封装存储从网络上抓取的数据到数据库的操作,在此同样需要进入get_conn()函数内进行必要的数据库配置调整。 前端相关的JavaScript代码包括china.js、echarts.min.js、jquery.js和flexible.js(这是一个淘宝开发的适应移动端使用的JS框架的手写简易版本)以及index.js,后者包含了项目定制化的ECharts库及一些AJAX请求处理逻辑。最后,请从covproject.sql文件中创建并配置所需的三张数据库表以支持项目的正常运行。

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  • FlaskEChartsPython Flask使ECharts
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    这是一个利用Python的Flask框架搭建后端,并结合ECharts进行数据可视化展示的新冠疫情实时监控系统的开源项目。 安装教程下载到本地后,在Python相应环境下运行app.py文件以部署Flask项目,请参考flaskProject文件夹中的使用说明。其中,app.py是Flask项目的主运行文件,sql_query.py则是为该项目封装的数据库操作文件,请在该文件内的get_conn()函数中修改相应的数据库配置信息。 另外,“spider”目录包含了项目所需的爬虫模块,其内部main.py为爬虫的主运行文件,ex_sql.py则用于封装存储从网络上抓取的数据到数据库的操作,在此同样需要进入get_conn()函数内进行必要的数据库配置调整。 前端相关的JavaScript代码包括china.js、echarts.min.js、jquery.js和flexible.js(这是一个淘宝开发的适应移动端使用的JS框架的手写简易版本)以及index.js,后者包含了项目定制化的ECharts库及一些AJAX请求处理逻辑。最后,请从covproject.sql文件中创建并配置所需的三张数据库表以支持项目的正常运行。
  • PythonFlaskEcharts
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    本简介介绍了一个利用Python、Flask和Echarts构建的疫情监测系统。该平台实时展示疫情数据,并以直观图表形式呈现,便于用户追踪全球疫情动态和发展趋势。 基于 Python + Flask + Echarts 的疫情监控系统1.1 项目名称为新冠肺炎疫情实时监控。 该项目在疫情期间独立开发完成。它是一个全球疫情监控系统,使用Python、Flask及Echarts构建而成,能够实时统计中国以及世界各地的新冠病毒确诊病例,并以图表和地图的形式展示数据。具体功能包括: - 统计全国各省市地区每日疫情情况并进行可视化; - 展示全国疫情的历史数据并通过图表展现; - 分析百度热搜信息并将结果用词云图呈现; - 收集全球各国的疫情统计数据。 该项目采用了以下技术栈: - Python 网络爬虫 - Python 与 MySQL 数据库交互 - Flask 构建 Web 应用程序 - Echarts 进行数据可视化展示 - 在阿里云上部署Web项目和爬虫
  • Python分析使Request、EChartsLayui)
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    本项目是一款基于Python开发的新冠疫情数据分析系统,集成了Request库进行数据抓取,结合ECharts与Layui实现数据可视化展示。 该项目是本人的毕业设计,主要通过实时采集某平台疫情数据并利用request实现对疫情数据的爬虫工作。项目还包括线性回归预测分析以及使用flask实现在前后端之间的交互,并采用luyui前端页面结合echarts进行新冠疫情的数据分析展示。希望各位能够多多支持这个项目的开发和研究!
  • 使Python爬虫、FlaskEcharts搭建可视化大屏
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    本项目利用Python爬虫技术抓取疫情数据,并通过Flask框架构建后端服务,前端采用ECharts实现动态数据可视化展示,打造全面的疫情监控大屏。 使用Python爬虫结合Flask和Echarts构建全疫情实时可视化大屏的项目主要涉及的知识点包括前端三剑客(HTML、CSS、JS)、Python爬虫技术以及Flask框架和Echarts图表库等。该项目适合已经掌握了Python爬虫技术和基本的Flask知识,并且具备半年以上编程学习基础的学习者进行实践与探索。
  • PythonFlask可视化设计与现.docx
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    本论文探讨了利用Python编程语言及Flask web开发框架进行新冠疫情数据可视化的创新方法和技术实现,旨在为公众提供直观、及时的信息展示。 《基于Python+Flask框架实现的新冠疫情可视化的设计与实现》这篇论文主要探讨了如何使用Python编程语言及Flask框架来构建一个新冠疫情数据可视化系统。该系统的目的是为公众提供实时、直观的疫情信息,帮助人们更好地理解和追踪全球或特定地区的疫情发展趋势。 在研究背景部分,文中提到在全球范围内,新冠病毒对社会经济产生了深远的影响,及时准确地传递疫情数据是公共卫生决策和民众关注的重要信息来源。因此开发一个高效且易于使用的疫情数据可视化平台具有重要意义。论文的研究目标明确指出:设计并实现一个基于Web的疫情数据分析应用,该应用能够自动抓取并更新全球或特定地区的疫情数据,并通过图表展示其发展趋势;同时支持用户自定义查询和分析。 在研究方法部分,文中首先介绍了Python语言作为后台数据处理及接口开发的主要工具。由于Python拥有丰富的库资源(如requests用于网络爬虫、pandas用于数据清洗与整理以及matplotlib和seaborn用于数据可视化),使得数据的处理与展示变得更加便捷。其次,Flask框架被选为Web应用的开发平台,其轻量级且易于上手的特点使其适合构建中小型项目。 系统设计部分详细阐述了系统的架构设计:主要包括数据获取模块、数据处理模块及前端展示模块。其中,数据获取模块利用Python爬虫技术从权威疫情信息源抓取所需的数据;而数据处理模块则负责对这些原始数据进行清洗与整理工作,确保其准确性和完整性;最后,前端展示模块通过HTML、CSS和JavaScript结合Flask的模板引擎构建用户交互界面,并以图表形式(如折线图、柱状图等)直观地显示疫情信息。 在具体的数据获取及处理章节中,文中详细描述了如何利用Python的requests库抓取网络数据并使用BeautifulSoup或正则表达式解析HTML文档提取关键疫情信息。此外,在数据清洗阶段,pandas库被用来处理缺失值、异常值以及进行格式转换等工作以确保最终输出结果的质量。 在可视化设计章节中,则探讨了如何运用matplotlib和seaborn创建各种图表来展示新增病例数、累计病例总数等重要指标的变化趋势,并将这些静态图像嵌入到Flask应用内,使其成为用户可以自由交互的一部分。此外论文还涵盖了系统的测试与优化过程,包括性能测试及用户体验评估等环节。 综上所述,《基于Python+Flask框架实现的新冠疫情可视化的设计与实现》通过实际项目展示了这两种技术在数据可视化领域的强大能力,并为类似的数据驱动应用提供了参考案例。该系统使公众能够更直观地了解疫情动态并有助于提升信息透明度,从而促进民众对疫情防控的理解和支持。
  • Python结合HTML,使FlaskEcharts进行可视化
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    本项目利用Python语言配合HTML,并采用Flask框架与ECharts库,实现高效的数据处理及动态图表展示,提升数据分析与可视化的效率。 数据来源是链家网长沙新房的销售数据,使用Scala进行处理后生成了以下图表:长沙户型销量图、销售量折线图、面积销量图、平均房价柱状图以及各个区的户型占比图。
  • 使技术:FlaskPython爬虫、ECharts可视化MySQL
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    本项目采用Flask框架搭建后端服务,并利用Python编写爬虫获取数据;同时运用ECharts进行数据动态展示,结合MySQL数据库实现数据持久化存储。 操作简单,附有使用方法的文档,按照文档即可运行。如有疑问可私信博主,博主免费提供指导。
  • 使Flask、LayuiEcharts动态图表展示效果
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    本项目采用Python的Flask框架搭建后端服务,并结合Layui前端UI库与ECharts数据可视化工具,实现了网页上实时更新的数据图表展示功能。 本段落主要介绍了如何使用Flask、Layui和ECharts实现前端动态图表展示数据的效果,并通过实例代码详细讲解了整个过程。内容具有参考价值,适合需要这方面技术的朋友阅读。
  • PythonFlask可视化项目.zip
    优质
    本项目为一个利用Python及Flask框架开发的新冠疫情数据可视化应用。通过图表形式直观展示疫情动态与趋势,帮助用户快速理解全球或特定区域内的疫情状况。源代码附带详细注释,适合学习和二次开发。 基于Python+Flask实现的新冠疫情可视化项目源码.zip 由于您提供的内容中有大量重复的部分,并且主要是文件名的多次罗列,在这里我仅保留一次完整的表述: 这是一份使用Python编程语言结合Web框架Flask开发的新冠疫情数据可视化的开源代码包。
  • 在线考试与判题构:HTML、CSSJavaScript,使PythonFlaskMySQL
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    本系统为在线考试设计,前端界面运用HTML、CSS及JavaScript构建,提供用户友好的交互体验;后端则基于Python搭配Flask框架,并结合MySQL数据库实现高效稳定的试题管理与判分功能。 在线考试系统(Python在线判题系统)框架使用前端技术包括HTML、CSS和JavaScript,后端则采用Python结合Flask框架,并利用MySQL数据库进行数据存储。 角色介绍: - 管理员:通过登录模块进入系统,能够管理学生信息及操作题库内容。具体功能包含对学生信息的增删改查以及对题库中的题目进行相应编辑。 - 普通用户(即学生):可注册并登录使用在线考试平台,在线完成答题活动。 模块介绍: 管理员权限包括: 1. 登录管理 2. 学生资料维护,支持查看和修改学生的相关信息; 3. 题库操作功能,允许添加、删除或更新题目的内容; 4. 查看学生做题情况的功能界面。 对于普通用户(即学生)而言,则拥有如下模块: - 注册:新用户需通过此流程创建个人账户; - 登录验证:确保只有合法注册的账号才能访问系统资源; - 在线答题环节,题目由后台随机选取五道问题供解答; 数据库设计包括三张主要表结构: 1. **Admins**(管理员信息): - Id - User_Name - PWD 2. **Students**(学生用户数据存储) - Id - User_Name 3. **Test_Content**(题库详情) - 题目ID - 内容描述 - 正确答案或预期结果 - 分数设置,根据答题正确与否自动计算 以上是系统的基本框架和功能概述。