提到数据可视化，我们会想到 Plotly、Matplotlib、Pyecharts等可视化库，或者一些商用软件Tableau、FineBI等等。如果你希望操作更简单、展现效果更强大，那么这款工具 big_screen 更适合你了。

本文介绍具体如下：

• big_screen 特点
• 安装环境
• 输入数据
• 结果展示
• 在线部署
• 代码领取

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 /uploads/tupian/20220823/ovsjllbhfvk flask

输入数据

在文件夹 data.py 中更新你需要展示的数据即可，如下为部分数据展示:

self.echart1_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},
            ]
        }
        self.echart2_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},
            ]
        }
        self.echarts3_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},
            ]
        }
        self.echarts3_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 app.py;

结果展示

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 app.py

这时你可以查看进程

ps -ef | grep python

就会看到我们刚才 app.py 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 app.py > robot.log 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

代码获取

链接：/uploads/tupian/20220823/qynrymfjhj2 />提取码：1234

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