echarts股票實時數據_值得推薦的數據可視化工具有哪些

Ⅰ 實現Echarts中數據的動態獲取

1.客戶端通過ajax發送請求
先繪制一個最簡單的Echarts圖表：
（這里就直接貼上代碼了，直接用的是官網教程里非同步數據載入和更新里的代碼）
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>ECharts</title>


<script type="text/javascript" src="echarts.min.js"></script>

<script type="text/javascript" src="jquery-1.12.3.js"></script>
</head>

<body>

<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>

<script type="text/javascript">

var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
// 顯示標題，圖例和空的坐標軸
myChart.setOption({
title: {
text: '非同步數據載入示例'
},
tooltip: {},
legend: {
data:['銷量']
},
xAxis: {
data: []
},
yAxis: {},
series: [{
name: '銷量',
type: 'bar',
data: []
}]
});

</script>

</body>
</html>
看到了吧，現在option中的xAxis和yAxis里的data都是空值。待會兒我們會用從伺服器取回的數據去」填滿「它。
下面貼上補充了ajax部分的完整前端代碼：
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>ECharts</title>


<script type="text/javascript" src="echarts.min.js"></script>

<script type="text/javascript" src="jquery-1.12.3.js"></script>
</head>

<body>

<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>

<script type="text/javascript">

var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
// 顯示標題，圖例和空的坐標軸
myChart.setOption({
title: {
text: '非同步數據載入示例'
},
tooltip: {},
legend: {
data:['銷量']
},
xAxis: {
data: []
},
yAxis: {},
series: [{
name: '銷量',
type: 'bar',
data: []
}]
});

myChart.showLoading(); //數據載入完之前先顯示一段簡單的loading動畫

var names=[]; //類別數組（實際用來盛放X軸坐標值）
var nums=[]; //銷量數組（實際用來盛放Y坐標值）

$.ajax({
type : "post",
async : true, //非同步請求（同步請求將會鎖住瀏覽器，用戶其他操作必須等待請求完成才可以執行）
url : "TestServlet", //請求發送到TestServlet處
data : {},
dataType : "json", //返回數據形式為json
success : function(result) {
//請求成功時執行該函數內容，result即為伺服器返回的json對象
if (result) {
for(var i=0;i<result.length;i++){
names.push(result[i].name); //挨個取出類別並填入類別數組
}
for(var i=0;i<result.length;i++){
nums.push(result[i].num); //挨個取出銷量並填入銷量數組
}
myChart.hideLoading(); //隱藏載入動畫
myChart.setOption({ //載入數據圖表
xAxis: {
data: names
},
series: [{
// 根據名字對應到相應的系列
name: '銷量',
data: nums
}]
});

}

},
error : function(errorMsg) {
//請求失敗時執行該函數
alert("圖表請求數據失敗!");
myChart.hideLoading();
}
})

</script>

</body>
</html>

2.伺服器端Servlet接收請求
客戶端的請求url是』TestServlet『，那我們得先在web.xml配置以下映射：
<servlet>
<servlet-name>TestServlet</servlet-name>
<servlet-class>test.TestServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>TestServlet</servlet-name>
<url-pattern>/TestServlet</url-pattern>
</servlet-mapping>

然後就來著手寫處理客戶端請求的TestServlet啦！
3.生成json數據並返回給客戶端
生成Json數據要用到額外的jar包，這里我使用的jackson，json-lib 2010年就沒有再更新了… （2016-5-3日更：發現Google出品的Gson也蠻好用的，重點是很小巧，只需引入一個jar就搞定，用法也很簡單）
簡單介紹一下jackson的用法：
①：先去http://mvnrepository.com/下載 jackson-core.jar，jackson-annotations.jar，jackson-databind.jar（都是2.x版本，jackson官網不知為何不提供服務了…這三個jar讓我一陣好找）
②：在項目的項目WEB-INF/lib下引入這三個jar
然後就可以在TestServlet里使用jackson提供的工具類了。（關於jackson的詳細用法，這里貼一下官網教程：http://wiki.fasterxml.com/JacksonInFiveMinutes）
TestServlet代碼如下：
package test;

import java.io.IOException;
import java.util.*;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

public class TestServlet extends HttpServlet {

@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
doPost(req,resp);
}

@Override
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {

List<Proct> list = new ArrayList<Proct>();

//這里把「類別名稱」和「銷量」作為兩個屬性封裝在一個Proct類里，每個Proct類的對象都可以看作是一個類別（X軸坐標值）與銷量（Y軸坐標值）的集合
list.add(new Proct("襯衣", 10));
list.add(new Proct("短袖", 20));
list.add(new Proct("大衣", 30));

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); //提供java-json相互轉換功能的類

String json = mapper.writeValueAsString(list); //將list中的對象轉換為Json格式的數組

//System.out.println(json);

//將json數據返回給客戶端
response.setContentType("text/html; charset=utf-8");
response.getWriter().write(json);
}

TestServlet類中用到的自定義的Proct類代碼如下：

package test;

public class Proct {

private String name; //類別名稱
private int num; //銷量

public Proct(String name, int num) {
this.name = name;
this.num = num;
}

public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getNum() {
return num;
}
public void setNum(int num) {
this.num = num;
}

}

4.客戶端接收數據後顯示
客戶端接受伺服器數據並解析後，就可以正常顯示圖表數據了：

Ⅱ 有哪些好用的Python庫

Python作為一門膠水語言，第三方庫眾多，下面我簡單介紹幾個好用的Python庫：

tensorflow

這是谷歌非常著名的一個開源機器學習框架，在業界非常受歡迎，可以靈活、快速的構建大規模機器學習應用（如神經網路等），性能和可移植性都非常不錯，支持GPU並行計算，如果你對機器學習比較感興趣，也想深入了解一下的話，可以學習一下這個框架，非常不錯：

pandas

如果你對數據分析比較感興趣，那麼pandas就是一個非常不錯的選擇，專門為數據分析而建，內置的函數和方法可以快速處理Excel，CSV等文件，而且提供了實時分析功能，代碼量更少，使用起來也更方便，對於數據處理來說，是一個非常不錯的分析工具：

matplotlib

這是Python的一個數據可視化庫，可以快速製作我們常見的圖表，如柱狀圖、餅狀圖、散點圖等，當然，也不僅僅限於這些，還有很多，如果你想畫出更多美麗的圖表，可以考慮學習一下這個庫，非常值得學習，當然，seaborn，pyecharts等這些可視化庫也非常不錯：

tushare

如果你對金融財經比較感興趣，想快速獲取股票等行情數據，也不想編寫復雜的處理代碼，那麼tushare就是一個非常不錯的選擇，自動整合了國內大部分金融財經數據，完成了數據從採集、清洗和存儲的全過程，只需簡單的幾行代碼就可以實時快速獲取到你所想要的數據，免費且開源：

PyQt

這是Python的一個GUI開發庫，如果你想快速創建一個桌面GUI程序，想直接拖拽控制項布局界面的話，那麼PyQt就是一個非常不錯的選擇，基於Qt的QtDesigner設計工具，你可以直接拖拽Qt大量的控制項快速構建出你自己的桌面應用，簡單而又快捷：

Kivy

如果你想利用Python開發一個安卓應用，那麼kivy就是一個非常不錯的選擇，這是Python的一個開源、跨平台的GUI庫，只需要編寫一套代碼，即可運行在大部分桌面及移動平台上，包括winsows，linux，ios，android等，非常不錯：

scrapy

這是Python的一個爬蟲框架，在也就非常受歡迎，如果你想快速的定製自己的爬蟲程序，又不想重復的造輪子的話，可以學習一下這個庫，只需要添加少量的代碼，就可啟動屬於自己的一個爬蟲應用，非常方便：

django

這是一個流行的PythonWeb框架，如果你想快速構建一個自己的web應用，那麼這個框架就非常值得學習，成熟穩重，基於MVC模式，使用起來非常方便，當然，也有輕量級的web框架，如flask，tornado等，也都非常不錯：

pygame

如果你想快速開發一個小型游戲，又不想低級語言的束縛，可以考慮學習一下這個庫，非常簡單，只需要少量的代碼便可構建一個游戲應用，當然，它也是一個非常不錯的GUI庫，對於桌面開發來說，也是一個不錯的選擇：

you-get

這是Python的一個視頻、音頻下載庫，如果你想免費快速下載優派卜酷、B站、騰訊等網站的視頻，安裝這個庫後，只塵豎穗需要簡單的一行命令就可直接下載，非常方便，纖嘩而且還可以在線觀看，查看視頻文件格式及清晰度等，當然，圖片也可直接下載：

就介紹這10個不錯的Python庫吧，對於日常學習開發來說，非常不錯，當然，還有許多其他好用的Python庫，這個可以到網上搜索一下，非常多，也歡迎大家留言補充。

Ⅲ 值得推薦的數據可視化工具有哪些

推薦幾款我比較常用的可視化工具

Excel

通常認為Excel不是可視化工具，不過也確實能作出一些很漂亮的圖表，主要問題在於默認的圖表設計都太丑了太丑了。如果你想做得好一點，可能要花的時間比較多。不支持一鍵拖拽生成圖表，在細節的處理上需要花更多的時間。

實際上還有很多其他的像echart,D3.js，highcharts等等，工具的選擇上是非常多的，我個人的建議是在精專一個的同時多了解一下其他的工具。「你手裡拿著錘子，看什麼都是釘子」，不要被你自己所掌握的工具所限制，我們的出發點始終是問題解決的。我們應當做的是「你眼裡看著釘子，拿什麼都是錘子」。（文/艾萌atanqing，一個略懂數據分析的心理咨詢師）

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