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数据可视化Pyecharts的实际使用方式

作者：Meepoljd

这篇文章主要介绍了数据可视化Pyecharts的实际使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

一个多月前参加公司的一个产品会的时候，有和同事聊到日常巡检报表的一些东西，现在虽然项目上搭建的有监控平台、数据稽核平台、调度平台等业务系统，每天运维人员也做定期的巡检，但是细想来说这其中有2成左右的工作可能是一个重复性的工作，做完以后要生成巡检报告，有时候可能还要发给客户。这部分工作属于是做了没有成绩，不做可能出事的活。

本身这样的事情就应该尽量自动化，而且我们也用Grafana对数据做了图表展示，但是领导就是喜欢看报告，觉得大屏这种东西是线上看的，报告是留档看的，而且让我们天天出报告也能让我们累一点（懂的都懂）。

再说自动化报表这个事情，最好是能够有一个连接全局数据源的引擎来自动生成，对数据有一定分析能力，不过公司没这个开发能力，而且开源项目也调研过，对接自研的各个平台也需要开发投入。

综合来看，先临时做一个程序解决眼下问题会好点。

环境分析

做之前，先分析下实际环境上有的各种问题，能想到的大概有这几个：

最主要的几个问题就是上面的三个，各有各的解决方案，本文主要说的是可视化绘图这部分，而这里画图的话就是使用Pyecharts来做的。

Prometheus数据处理

先说下针对Prometheus的数据处理，Prometheus的查询接口常用的有query和query_range，按照这样进行封装，方便获取数据时直接调用，不用再做额外处理：

import sys
import os
import requests

QUERY_ENDPOINT = "query"
QUERY_RANGE_ENDPOINT = "query_range"

class PrometheusQueryAPI:
    """Class Create Prometheus query api"""

    def __init__(self, api, proxy=None) -> None:
        self.api = api
        self.endpoint = "query"
        self.params = {}
        self.result = None
        self.proxy = proxy
        
    def clean(self):
        """清理查询参数
        """
        self.params = {}

    def query(self, query, time=None):
        """Create the query"""
        self.params["query"] = query
        if time:
            self.params["time"] = time

        self.endpoint = QUERY_ENDPOINT
        return self
    
    def query_range(self, query, start=None, end=None, step=None):
        """Create the Query range"""
        self.params["query"] = query
        if start:
            self.params["start"] = start
        if end:
            self.params["end"] = end
        if step:
            self.params["step"] = step
        self.endpoint = QUERY_RANGE_ENDPOINT
        return self
    
    def run(self):
        """Run the prometheus query"""
        url = os.path.join(self.api, self.endpoint)
        if sys.platform.startswith('win'):
            url = url.replace('\\', '/')
        res = requests.get(url=url, params=self.params,
                           proxies=self.proxy, timeout=30)
        self.result = res.json()
        self.clean()
        return self

当执行query或者query_range的查询时，使用对应的方法构造查询语句，然后调用run进行语句运行即可，封装的比较。

Gauge图

Gauge图就是仪表盘图，这里就不说官方示例了，以我的用法来说，先通过Prometheus获取数据：

p = prometheus.PrometheusQueryAPI(
    PROMETHEUS, proxy=PROXY)
p.query("yarn_exporter_allocateMem/(yarn_exporter_availableMem+yarn_exporter_allocateMem)")
p.run()
data = round(float(p.result["data"]["result"][0]["value"][1])*100, 2)

这里获取到一个瞬时向量的指标，然后做数据类型的转换和处理方便接下来绘图：

from pyecharts.charts import Gauge
	gauge1 = (
        Gauge()
        .add(
            # 必要配置
            series_name="内存使用率",
            data_pair=[["内存使用率", data]],
            # 设置仪表盘的条例
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
                    # 设置不同区间的颜色，color中划分不通区间的颜色，width为线条粗细
                    color=[(0.3, "#E9EB2E"), (0.9, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=10
                )
            ),
            # tooltip的设置，进行显示的格式化
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
                is_show=True, formatter="{b} : {c}%"),
            max_=100,
            min_=0,
            # 设置相对位置，横纵坐标，当使用Grid组合Gauge时必须设置，否则图表会重合
            center=["25%", "50%"],
            # 仪表盘内的指标名称字体设置
            title_label_opts=opts.GaugeTitleOpts(
                font_weight="bold",
                font_size=20
            ),
            # 仪表盘内的指标数值的设置
            detail_label_opts=opts.GaugeDetailOpts(
                formatter="{value}%",
                color="#1267CB",
                font_weight="bold",
                font_size="20",
                offset_center=["0%", "40%"],
            )
        )
        .set_global_opts(
            # Gauge的标题设置
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title="内存使用率",
            ),
            # 设置图例格式
            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
        )
    )

这里主要需要注意的是进行数据的格式化的时候，在TooltipOpts中设置使用"{b} : {c}“这样的内置变量，如果是在GaugeDetailOpts中进行设置，就要使用”{value}"这个内置变量。

Bar图-横向

有的时候在使用条形图的时候，需要使用横向的条形图，官方的示例比较少，可以这样设置：

    bar = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="850px", height="800px"))
        .add_xaxis(xaxis_data=province)
        .add_yaxis("HDFS", values)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="HDFS使用情况"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                min_=0,
                max_=100,
                # 组件映射维度
                dimension=0,
                # 是否为分段型，如果设置为False，会出现一个完整的分段条可以拖动调节
                is_piecewise=True,
                # 设置不同取值区间的颜色
                range_color=[
                    "#00EC00", "#00A600",
                    "#FFD306", "#FF8000", "#FF2D2D"],
                orient="horizontal",
                pos_top="0%", pos_left="40%"
            ),
            legend_opts=opts.LegendOpts(
                is_show=False
            ),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                max_=100
            )
        )
        .set_series_opts(
            # 设置标记线，如果进行了行列转置，这里的操作就要对X轴进行了而不是Y轴！
            markline_opts=opts.MarkLineOpts(
                data=[
                    opts.MarkLineItem(
                        x=80,
                        name="使用率过高",
                        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
                            color="red",
                        )
                    )
                ]
            ),
        )
        # 翻转XY轴
        .reversal_axis()
    )

使用reversal_axis()设置XY轴翻转，使用VisualMapOpts设置视觉映射，这样可以根据自己的需要，对不同区间的数据设置颜色，使用MarkLineOpts可以设置标记线，比如警戒线，尤其要注意的是，当进行行列转置后，警戒线的设置要对X轴的值设置了，不能对原先设置的Y轴进行设置。

效果图如下：

如何整合进Flask中

很多时候可视化并不只要图，报告还需要加入一些结论性的文字，也就是图文结合，类似这样：

在进行图表初始化的时候，可以添加InitOpts进行图表大小的设置：

Bar(
    opts.InitOpts(width="850px", height="800px")
)

在做模板渲染的时候，这样进行设置：

return render_template("view.j2", data=bar.render_embed())

在对应的模板view.j2中只需要这样写就可以：

<div>{{ data|safe }}</div>

附录

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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