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SmartChart authored 2021-03-27 11:05 . v3.9.9.7

Wiki | Community | Sponsors | GitHub | Gitee

A platform that Connect Data to Echarts.

https://www.smartchart.cn

Downloads fork star github star

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English Documentation


简介

  • SmartChart基于Echarts/Django的微代码开发平台,适用于任何WEB项目
  • 简单, 敏捷, 高效,通用化, 高度可定制化, 让你的项目瞬间档次提升, 比拖拽开发更方便
  • 完全真正打通前后端, 图形数据联动, 筛选开发毫无压力, 支持几乎常见的所有数据库
  • 积木式的开发模式, 开箱即用, 安装简单, 依赖少, 适应各种平台
  • 我们让简单和通用化不再是个矛盾体, Like it Star it

舆情分析 smartchart smartchartvoice

样列

快速开始

安装Python环境

安装SmartChart

   pip3 install smartchart
   
   如果安装过程慢,建意使用
   pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple smartchart -U

   升级方法:
   pip3 install smartchart -U (升级)

应用场景一: 快速启动, 独立平台使用(推荐!)

   本地命令行启动: 
   smartchart
   如果你是服务器部署,远程访问,服务端启动方式: 
   smartchart runserver 0.0.0.0:8000 --insecure

管理员帐号密码: admin/admin, 请及时更改密码

开发前请 观看视屏说明!!! 重要!! 重要!!


应用场景二: 在python,Jupyter中作为数据分析使用

支持像pyecharts,Matplotlib等python绘图工具一样在Jupyter中使用, 更加方便, 更加炫酷 仅仅只有两个命令,get and set, 简化数据分析工作

from smart_chart.common.tools import Smart
mysmart = Smart()
dataset = [['A','B','C'],[12,34,23],[22,33,37]]
 # 可从数据库中获取数据, id 为smarchart中的数据集id
a=mysmart.get(100) 
 #把数据写入数据集并显示图形
mysmart.set(1,dataset,embed=1,height=200,editor='')
dataset.append([35,44,67]) #追加数据
 #随意命名数据集, 不一定需要smartchart中数据集已有的
mysmart.set('DD', dataset)
mysmart.set('barxxx', dataset)  #显示柱形数, 另外还有linexxx, piexxx

####### dateset也可以直接是pandas的df ########
import pandas as pd
# 从数据集1中获取数据直接转成pandas df
df = pddf(1)
# 读取excel数据
df = pd.read_excel('manual_smartdemo.xlsx', 'sheet1')
#sample = df.sample(10)
#mysmart.set('df0', sample)
df1 = df.groupby('province').agg({'qty':'sum'}).reset_index()
mysmart.set('pie', df1)

####### 你也可以全局初始化设定 #######
mychart = Smart(width=xx, height=xx, embed=1, editor='')
# width, height指定图形嵌入显示的宽高
# embed 默认不嵌入, embed=1 嵌入, embed='' 不嵌入
# editor 是否显示图形菜单
# push 是否持久化数据集 push=1, 无则新建有则保存数据
# url 报表访问的url,默认是localhost


应用场景三: 外部系统对接方式

# 如果需要,你可以采用单点登录的方式与smartchart进行对接嵌入
'/echart/smart_login?id=xxx&stamp=xxx&token=xxx&url=/'
'''
参数说明:
id: 用户名(在smartchart平台中管理)
stamp: 时间戳(1970年1月1日到生成时间的毫秒数)
token: 采用sha1加密, token=SHA1(链接秘钥+stamp+id)
	   链接秘钥默认smartchart,
	   请在环境变量设定SMART_KEY替换(重要)
url: 登录成功后跳转链接
'''

# 提示:为了数据安全,对外生产环境使用,务必设定你的环境变量SMART_KEY

应用场景四: 在django项目中当作apps使用

django新手不建意使用此方法

  • 最简单的方法(推荐!!!!)
请直接下载gitee/github的项目后
pip install smartchart
启动方式 python manage.py runserver
帐号: admin/amdin
  • 如果你动手能力强, 对django熟悉的, 可以参考Wiki中的说明进行自行加入

数据库支持说明

  • 原生支持的有mysql,sqlite,API,EXCEL数据, 你可以使用python连接器扩展任意数据源
  • SQL Server 需安装 pip install pymssql
  • ORACLE 需安装 pip install cx_Oracle
  • GP,Postgrep 需安装 pip install psycopg2
  • Impala 需安装 pip install impyla
  • DB2 需安装 pip install ibm_db
  • Python 需安装 pip install pandas, openpyxl
  • ....

联系我们与帮助

安装及使用问题,可加以下微信号拉你入群

smartchart

你也可以加入QQ群进行普通问题讨论

QQ群: 476715246 暗号: smartchart


开发指引与声明:

此项目为前端代码开源(需保留作者信息)

对应的项目目录说明:

templates/echart  -- 编辑器界面
templates/index   -- 首页Portal
static/echart     -- 扩展前端数据处理函数(图形编辑中可用)
static/editor     -- 编辑器界面js
static/index      -- Portal对应js, css
static/custom     -- 你可以在此新建人个文件夹存放自定义css, js, image ..

声明

本项目后端个人可免费使用, 未经授权不可商用. 开发不易, 为了项目能长期维护下去, 禁止反编译、分发等行为.

Change Log

2020/12/14  静态资源本地化
v3.9.8.2    支持所有常见数据库,支持VUE,DATAV
v3.9.8.7    支持Jupyter,支持一键分享和应用dashboard模板
v3.9.8.9    帐号绑定功能上线
v3.9.8.10   用户自定义图形管理上线
v3.9.8.17   支持最新的Echarts5.0, 优化加载速度
v3.9.8.20   用户自定义图形管理功能升级
v3.9.8.23   Echarts升级5.0.1, 支持一个数据集对应多查询, 资源本地化
v3.9.9.0    print函数优化,新增数据透视函数,个人静态资源路径显示, db2支持
v3.9.9.1    开发界面美化
v3.9.9.5    开发界面优化,fix定时刷新BUG,新增批量数据集删除
v3.9.9.7    增加python连接器,数据池,自定义主模板,优化开发界面

更多使用说明:

SmartChart designed for you / SmartChart是为你而生的一个产品,

你只需要使用通用开发技术就可以使用, 因为她的通用性, 所以让你的知识不会因为改变而淘汰 因为她的灵活性, 你可以充分发挥你的智慧让她变得非常的Smart 抛弃繁琐的操作, 加速你的开发效率, 和BI产品相比, 如同Linux与Window的区别

  • 开始使用smart chart, 您不需要任何专业知识, 无需coding, 选择模块组装即可!

  • 但如果要使用好smart chart, 建意了解下javascript, H5, Echarts这些前端知识, 可以让你的应用更加得心应手,创作更炫的效果

  • 如果你需要更进一步订制你的数据, 你需要了解下SQL的使用,本项目高级应用语言都是通用的技能, 象js, h5,sql 学习成本低

  • SmartChart入门文档入口, 以视屏为准

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