pyecharts库(pyecharts库的主要作用)

说一些我常用到的大数据分析工具

pyecharts库(pyecharts库的主要作用)

1.专业的大数据分析工具

2.各种Python数据可视化第三方库

3.其它语言的数据可视化框架

一、专业的大数据分析工具

1、FineReport

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

2、FineBI

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

1、pyecharts

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由等一群开发者维护的EchartsPython接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

2、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

三、其他数据可视化工具

1、Echarts

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

2、D3

D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和百度开源的 Echarts 工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：

主要作用是数据可视化。

pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。

echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，主要用于数据可视化。

pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。

实际上就是Echarts与Python的对接。

使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask，Django中集成使用。

npEcharts的主要作用是使数据可视化变得更加简单方便，尤其是对于那些需要在Python环境下进行数据分析和图表制作的用户。使用npEcharts可以帮助用户更快速地完成数据可视化的任务，大大提升工作效率。

由于npEcharts基于Echarts JavaScript库，因此用户可以使用Echarts的所有功能和特性。Echarts是一个功能强大的数据可视化库，可以创建各种复杂的图表，包括热力图、漏斗图、雷达图等。此外，Echarts还提供了许多交互性特性，例如缩放、拖拽、提示框等，可以帮助用户更好地理解数据。

总之，npEcharts是一个非常有用的Python数据可视化库，可以帮助用户更加轻松地完成数据可视化任务。它是一个功能丰富的库，可以创建各种类型的图表，并且非常容易学习和使用。如果你正在寻找一个Python数据可视化库，那么npEcharts绝对是值得一试的。

会淘汰。

0。5版本已经不再维护了，版本升级，旧版本就会被淘汰，不跟着新版本走必然要逐渐要被淘汰。

pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库。

pyecharts库的主要作用是用于生成Echarts图表的类库。

Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库，用Echarts生成的图可视化效果棒，pyecharts是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。使用pyecharts能够生成独立的网页，也能够在flask、django中集成使用。

如需使用Jupyter Notebook来展现图表，只须要调用自身实例便可，同时兼容Python2和3的Jupyter Notebook环境。全部图表都可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。

pyecharts分类

pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本。经过半年的沉寂后，终于发布了新版本，新版本号将从v1.0.0开始，这是一个全新的、向下不兼容的Pyecharts版本，类似于Python 3与Python 2。

不过，如果开发者以前接触过Pyecharts，新版本就很容易上手。pyecharts v1废除原有的插件机制，包括地图包插件和主题插件，插件的本质是提供pyecharts运行所需要的静态资源文件，所以现在开放了两种模式提供静态资源文件。online模式，使用Pyecharts官方提供的或者部署自己的remotehost。

Python能取得如此巨大的成功，除了其语法简洁外，很大程度上在于它拥有超级多的原生库以及第三方库，注意这里我用到了超级多这个词......

下面谈谈自己“相逢恨晚”的库，排名不分先后，涉及到网络下载、爬虫、数据可视化、时间转换、SQL注入等，限于篇幅，类似TensorFlow（机器学习方向）、scrapy（爬虫方向）等等优秀的库并未介绍，欢迎大家留言补充。

You-Get

一款优秀的网站视频下载工具，使用它你可以简单的通过一条命令行工具完成视频、音频、图片等媒体资源的下载（即使这些网站没有提供）下载链接，比如YouTube、爱奇艺、腾讯视频、哔哩哔哩等。

注意：支持的Python版本为Python3.2+，安装过程只需简单的一条pip命令即可。

Requests

相信很多搞爬虫的朋友都会用到这个库，我们先来看看官方对它的介绍：

RequestsisanelegantandsimpleHTTPlibraryforPython,builtforhumanbeings.

比urllib更加方便，可以节约我们大量的工作，而且专门为英文不太好的朋友提供了中文官方文档。下面是使用requests库后简洁明了的HTTP请求代码。

wget

相信经常玩Linux的朋友，一定知道Shell中一个很好用的下载工具：wget，可以很方便的下载网上资源。

其实Python中也有对应的模块——Wget，它可以很方便的帮助我们递归下载一个网站，甚至爬取页面的所有图片，甚至在电影《社交网络》里连马克·扎克伯格（全球知名的社交网站Facebook创始人之一）都说：

首先是Kirkland，它们开放了所有的东西，并允许在Apache里插入索引。所以用WGET就足以下载整个Kirkland的Facebook图片了。小菜一碟！

pyecharts

pyecharts=Python+Echarts

很多玩前端的朋友应该都听说过百度开源的一个数据可视化JS库Echarts，当Python遇到了Echarts，就变成了pyecharts。通过简单的几行代码，我们就可以完成强大、颜值高的可视化效果图。

说再多不如代码来的实际，通过上面剪短的10行（去掉注释、空行）代码，就可以完成的柱状分布图。

Delorean

一个酷炫的日期时间库，类似JavaScript中的moment，它可以让你用更加简洁的代码解决Python中使用时间模块中遇到的问题，比如转换、操控和生成时间日期。

在没有使用Delorean之前，也许我们的代码是下面这个样子

使用它之后呢？像下面这样，有没有很香呢？

sqlmap

是一款用来检测与利用SQL注入漏洞的免费开源工具，支持所有类型数据库的注入。也许就连很多专业的Python开发者都不曾用过，不过，在网络世界的另一角，白帽子、黑客、网络安全爱好者心中，它简直是神一般的存在。

作为一名网络安全从业者，如果你不仅能熟练使用sqlmap这种牛逼的工具，甚至还读过几遍源码，还能修改，那么还怕写不出sql注入的POC吗？