Python中如何通过外部数据文件引入百度ECharts的data数据？

最近对 Python+Flask+ECharts 数据实时可视化感兴趣，很喜欢 Echarts 在数据可视化方面强大的展现力。但最近遇到了一个关于引入外部数据文件的问题，谷歌百度了好久自己没法解决。

在微博点亮中国这个例子中，是直接通过 json 格式导入的。

http://i.imgur.com/DlMgYar.png

但在全国主要城市这个例子中则是把 data = [{name: "海门", value: 9}, ...] 直接放在了 html 文件里。

http://i.imgur.com/DlMgYar.png

如何修改代码能够让全国主要城市这个例子中的 data 数据也通过引入外部数据文件的形式导入。这样的话，我就可以用 Flask 定时修改外部数据文件，让图标中的数据定时更新呢？

ps: 这个 data = [{name: "海门", value: 9}, ...] 好像还不是 json 格式的。那外部数据文件用什么文件格式保存好？

Python中如何通过外部数据文件引入百度ECharts的data数据？

zlyuanteng 1楼

1：定义一个 js 文件来保存 data 数据，在调用前引入。
2：用 json 保存数据，在调用前转成 js 数组形式再 echart 生成图标时载入。

wuwangju 2楼

我理解你的问题是想在Python里用外部数据文件（比如JSON、CSV）来动态填充ECharts图表的数据，而不是把数据硬编码在Python脚本里。这个需求很常见，尤其是在数据可视化项目中。

这里我提供一个完整的解决方案，使用pyecharts库和json模块来实现。假设你有一个data.json文件，里面是ECharts需要的数据。

首先，确保安装了必要的库：

pip install pyecharts

然后看代码示例：

import json
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# 1. 从JSON文件读取数据
def load_data_from_json(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    return data

# 2. 假设你的JSON文件结构是这样的：
# {
#     "categories": ["苹果", "香蕉", "橙子"],
#     "values": [100, 200, 150]
# }

# 3. 加载数据
data = load_data_from_json('data.json')

# 4. 创建图表
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(data["categories"])
    .add_yaxis("销量", data["values"])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="水果销量"))
)

# 5. 生成HTML文件
bar.render("bar_chart.html")

如果你用的是CSV文件，可以用pandas来读取：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# 读取CSV
df = pd.read_csv('data.csv')

# 假设CSV有两列：'fruit'和'sales'
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(df['fruit'].tolist())
    .add_yaxis("销量", df['sales'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="水果销量"))
)

bar.render("bar_chart.html")

关键点：