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Flask Echarts 实现历史图形查询

神匠

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Flask前后端数据动态交互涉及用户界面与服务器之间的灵活数据传递。用户界面使用ECharts图形库实时渲染数据。它提供了丰富多彩、交互性强的图表和地图，能够在网页上直观、生动地展示数据。ECharts支持各种常见的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等，同时还支持动画效果、数据筛选、区域缩放等交互功能。
Flask后端通过render_template方法将查询得到的JSON数据传递至前端，使得用户能够查询特定时间段内的数据。这种交互方式实现了动态图形展示，为用户提供了更直观、实时的数据体验。通过此系统，用户可通过前端界面直接选择时间范围，后台服务器相应地返回相应的数据，实现了数据的动态交互与图形化展示。
JQuery绑定事件

jQuery 是一个快速、轻量级、跨浏览器的JavaScript库。它旨在简化HTML文档遍历、事件处理、动画操作和AJAX等常见任务，使开发者能够更方便地处理DOM操作和前端交互。
以下这段HTML代码实现了一个包含表单的页面，用户可以输入主机地址、开始时间、结束时间以及选择负载类型，然后通过点击按钮进行数据查询。
代码首先通过Ajax接口实现了参数传递，使用了jQuery中的click方法绑定了按钮点击事件。概述如下：

  • 表单提交和Ajax请求：

    • 在用户填写完表单后，通过jQuery的click方法，给按钮绑定了一个点击事件。
    • 在点击事件中，使用$.ajax函数实现了异步的数据请求。
    • 通过$("#myForm").serialize()将表单数据序列化，然后作为请求参数发送给后端。

  • 后端响应：

    • 请求的目标URL是根目录("/")，这可能是Flask或其他后端框架的路由。
    • 后端处理接收到的数据，执行相应的逻辑，并返回一个JSON格式的数据。

  • 前端处理响应数据：

    • 当Ajax请求成功时，触发了success回调函数。
    • 在回调函数中，使用JSON.parse(data)解析后端返回的JSON字符串，得到一个包含时间、X、Y、Z数据的字典（ref_dict）。

  • 数据展示：

    • 解析后的数据传递给create_graphical函数。
    • create_graphical函数负责处理这些数据，这里是打印到控制台。

这种结构使得用户在填写表单并点击按钮后，能够通过Ajax请求将数据发送给后端，并在后端执行相应逻辑后返回JSON格式的数据。前端接收到数据后进行解析处理，这里简单打印到控制台，实际应用中可以进一步用于图表的动态更新等操作。这样实现了前后端之间的动态数据传递和交互。如下index.html代码如下所示；
  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4.     <meta charset="UTF-8">
  5.    
  6. </head>
  7. <body>
  8.    
  9.     <form action="/" method="post" id="myForm">
  10.         <p>主机地址: <input type="text" name="address" placeholder="输入主机IP地址"></p>
  11.         <p>开始时间: <input type="datetime-local" name="start_datetime" /></p>
  12.         <p>结束时间: <input type="datetime-local" name="end_datetime" /></p>
  14.         <select name="select">
  15.             <option value="load5">五分钟负载</option>
  16.             <option value="load10">十分钟负载</option>
  17.             <option value="load15">十五分钟负载</option>
  18.             <option value="load_all">全部输出</option>
  19.         </select>
  21.         <input name="btn" id="btn" type="button" value="查询数据" />
  22.     </form>
  24.    
  25.    
  27.    
  28.    
  29. </body>
复制代码
后台app.py则通过request.form.get方法接收用户数据，并将收到的数据打印到后台，将数据拼接组合成一个JSON数组并使用json.dumps()将数据返回给前端；
  1. from flask import Flask,render_template,request
  2. import json
  4. app = Flask(__name__)
  6. @app.route('/',methods=['POST','GET'])
  7. def index():
  9.     if request.method == "GET":
  10.         return render_template("index.html")
  12.     elif request.method == "POST":
  13.             address = request.form.get("address")
  14.             start_datetime = request.form.get("start_datetime")
  15.             end_datetime = request.form.get("end_datetime")
  16.             select_value = request.form.get("select")
  17.             print(address,start_datetime,end_datetime,select_value)
  19.             ref_time = ["11:12","11:13","11:14","11:15","11:16"]
  20.             ref_x = [4,5,8,9,4]
  21.             ref_y = [6,7,8,9,0]
  22.             ref_z = [4,3,2,4,6]
  24.             ref_dict = {"time":ref_time, "x": ref_x, "y": ref_y, "z": ref_z}
  25.             return json.dumps(ref_dict, ensure_ascii=False)
  27. if __name__ == '__main__':
  28.     app.run()
复制代码
运行代码，通过填入不同的参数传入后台，前台则可以看到后台回传参数，如下图所示；

生成测试数据

如下提供的这段代码的主要功能是定期获取主机的CPU负载数据，将数据插入SQLite数据库中。这种实时数据采集的方式可用于监控系统性能，尤其是在Web应用中，可以用于实时更新图表或报告系统的负载情况，运行这段程序并等待5分钟的数据采集。
以下是对该代码的概述：

  • 数据库创建函数 (CreateDB)：

    • 连接到SQLite数据库（database.db）。
    • 创建了一个名为 CpuLoadDB 的表，包含主机地址 (address)、时间 (times)、5分钟负载 (load5)、10分钟负载 (load10)、15分钟负载 (load15) 的字段。

  • 获取CPU负载函数 (GetCPU)：

    • 获取当前时间并格式化为字符串。
    • 使用 psutil.cpu_percent 获取实时CPU负载，返回一个包含主机地址、时间、5分钟负载、10分钟负载、15分钟负载的字典。

  • 主程序 (__main__)：

    • 调用 CreateDB 函数创建数据库表。
    • 进入一个无限循环，每次循环中获取CPU负载数据，构建插入语句，并将数据插入数据库中。
    • 在控制台打印插入语句，便于调试。
    • 通过 time.sleep(1) 控制每秒执行一次，模拟实时数据更新。

  1. import sqlite3
  2. import time,psutil,datetime
  4. def CreateDB():
  5.     conn = sqlite3.connect("database.db")
  6.     cursor = conn.cursor()
  8.     create = "create table CpuLoadDB(" \
  9.              "address char(32) not null," \
  10.              "times char(32) not null," \
  11.              "load5 char(32) not null," \
  12.              "load10 char(32) not null," \
  13.              "load15 char(32) not null" \
  14.              ")"
  15.     cursor.execute(create)
  16.     conn.commit()
  17.     cursor.close()
  18.     conn.close()
  20. def GetCPU(addr):
  21.     times = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H:%M")
  22.     cpu = psutil.cpu_percent(interval=None,percpu=True)
  24.     dict = {'address': addr,'times': times,'load5': cpu[0],'load10': cpu[1],'load15':cpu[2]}
  25.     return dict
  27. if __name__ == "__main__":
  28.     CreateDB()
  30.     conn = sqlite3.connect("database.db")
  31.     cursor = conn.cursor()
  32.     while True:
  33.         dict = GetCPU("127.0.0.1")
  34.         insert = 'insert into CpuLoadDB(address,times,load5,load10,load15) values("{}","{}","{}","{}","{}")'.\
  35.             format(dict["address"],dict["times"],dict["load5"],dict["load10"],dict["load15"])
  36.         print(insert)
  37.         cursor.execute(insert)
  38.         conn.commit()
  39.         time.sleep(1)
复制代码
运行上述程序，开始时间2023-11-27 15:17 结束于2023-11-27 15:36，采集到的数据如下图所示；

实现历史查询

通过简洁而功能强大的前端页面，用户可以选择主机、设定时间范围，并实时查看CPU负载的变化。后端使用Flask框架搭建，借助psutil库获取实时CPU负载数据，并将数据存储在SQLite数据库中。前端使用jQuery和ECharts库，通过Ajax请求实现与后端的动态数据交互，并在页面上实时绘制CPU负载的折线图。
数据生后后，我们在原来代码基础之上增加echarts.js绘图库代码，用户在前台填写表格并发送给后端，当后端处理后输出给前端JSON格式，前端获取到该格式之后自动再将其绘制出来，代码如下所示；
  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4.     <meta charset="UTF-8">
  5.    
  6.    
  7. </head>
  9. <body>
  10.    
  11.     <form action="/" method="post" id="myForm">
  12.         
  13.         <p>选择主机: <select name="address" >
  14.             {% for item in addr %}
  15.                 <option value="{{ item }}">{{ item }}</option>
  16.             {% endfor %}
  17.         </select></p>
  19.         <p>开始时间: <input type="datetime-local" name="start_datetime" /></p>
  20.         <p>结束时间: <input type="datetime-local" name="end_datetime" /></p>
  22.         <p>选择图形: <select name="select" >
  23.             <option value="load5">五分钟负载</option>
  24.             <option value="load10">十分钟负载</option>
  25.             <option value="load15">十五分钟负载</option>
  26.         </select></p>
  28.         <input name="btn" id="btn" type="button" value="查询数据" />
  29.     </form>
  31.    
  32.    
  34.    
  35.    
  37.    
  38.    
  39. </body>
复制代码
后端首先判断请求来源，如果是GET方式请求，则先查询数据库中有哪些IP地址，并对这些地址去重后返回给前端的select组件，而如果是POST请求，则根据条件匹配记录，并将匹配结果返回给前台即可，后端代码如下所示；
[code]from flask import Flask,render_template,requestimport jsonimport sqlite3app = Flask(__name__)@app.route('/',methods=['POST','GET'])def index():    if request.method == "GET":        # 数据库去重后保存        address_set = set()        conn = sqlite3.connect("database.db")        cursor = conn.cursor()        # 查询数据中的地址,并去重        for address_count in cursor.execute("select address from CpuLoadDB;").fetchall():            address_set.add(address_count[0])        return render_template("index.html",addr = list(address_set))    elif request.method == "POST":            address = request.form.get("address")            start_datetime = request.form.get("start_datetime")            end_datetime = request.form.get("end_datetime")            select_value = request.form.get("select")            time_ref = []            cpu_load_ref = []            # 查询数据            conn = sqlite3.connect("database.db")            cursor = conn.cursor()            select = "select * from CpuLoadDB where address=='{}' and times >='{}' and times

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发表于 2023-11-27 17:23:59

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