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Python:基于Flask框架的数据可视化系统

news 来源：原创 2025/8/22 10:49:02

以下是一个基于Flask框架的数据可视化系统代码示例，包含核心功能实现：

python

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# app.py 后端核心代码
from flask import Flask, render_template, jsonify
import sqlite3
from collections import defaultdict
import jieba
import reapp = Flask(__name__)# 自定义情感词典（示例）
sentiment_words = {'好': 'positive', '不错': 'positive', '推荐': 'positive','差': 'negative', '难吃': 'negative', '投诉': 'negative'
}# 数据库连接
def get_db():conn = sqlite3.connect('reviews.db')conn.row_factory = sqlite3.Rowreturn conn# 情感分析函数
def analyze_sentiment(text):positive = negative = 0words = jieba.lcut(text)for word in words:if word in sentiment_words:if sentiment_words[word] == 'positive':positive += 1else:negative += 1if positive > negative:return 'positive'elif negative > positive:return 'negative'else:return 'neutral'# 路由定义
@app.route('/')
def dashboard():return render_template('dashboard.html')# 情感分布数据接口
@app.route('/api/sentiment')
def sentiment_data():conn = get_db()cursor = conn.cursor()cursor.execute('SELECT sentiment, COUNT(*) FROM reviews GROUP BY sentiment')data = {row[0]: row[1] for row in cursor.fetchall()}conn.close()return jsonify(data)# 评分分布接口
@app.route('/api/score_dist')
def score_dist():conn = get_db()cursor = conn.execute('''SELECT score, COUNT(*) as count FROM reviews GROUP BY score ORDER BY score''')result = [{'score': row[0], 'count': row[1]} for row in cursor]conn.close()return jsonify(result)# 分类统计接口
@app.route('/api/category_stats')
def category_stats():conn = get_db()cursor = conn.execute('''SELECT category, COUNT(*) as count, AVG(score) as avg_score FROM reviews GROUP BY category''')result = [{'category': row[0],'count': row[1],'avg_score': round(row[2], 1)} for row in cursor]conn.close()return jsonify(result)# 关键词提取接口
@app.route('/api/keywords/<type>')
def keywords(type):conn = get_db()cursor = conn.execute('SELECT content FROM reviews')texts = [row[0] for row in cursor.fetchall()]# 关键词提取逻辑keywords = []pattern = re.compile(r'服务|态度|热情' if type == 'service' else r'味道|口感|食材')for text in texts:words = jieba.lcut(text)keywords.extend([w for w in words if pattern.search(w)])# 统计词频freq = defaultdict(int)for word in keywords:freq[word] += 1return jsonify([{'name': k, 'value': v} for k, v in freq.items()])if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

html

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<!-- templates/dashboard.html 前端页面 -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><meta charset="utf-8"><title>数据可视化分析系统</title><link rel="stylesheet" href="/static/layui/css/layui.css"><script src="/static/echarts.min.js"></script><script src="/static/layui/layui.js"></script>
</head>
<body>
<div class="layui-container"><!-- 情感分布 --><div class="layui-row"><div class="layui-col-md6"><div id="sentimentChart" style="height:400px"></div></div><div class="layui-col-md6"><div id="scoreChart" style="height:400px"></div></div></div><!-- 分类统计 --><div class="layui-row"><div id="categoryChart" style="height:400px"></div></div><!-- 关键词云 --><div class="layui-row"><div class="layui-col-md6"><div id="serviceWordcloud" style="height:300px"></div></div><div class="layui-col-md6"><div id="tasteWordcloud" style="height:300px"></div></div></div>
</div><script>
layui.use(function(){const $ = layui.$;// 情感分布饼图const sentimentChart = echarts.init(document.getElementById('sentimentChart'));$.get('/api/sentiment', function(data){sentimentChart.setOption({title: { text: '评论情感分布' },series: [{type: 'pie',data: Object.entries(data).map(([name, value]) => ({name, value}))}]});});// 评分分布直方图const scoreChart = echarts.init(document.getElementById('scoreChart'));$.get('/api/score_dist', function(data){scoreChart.setOption({title: { text: '评分分布' },xAxis: { data: data.map(d => d.score) },yAxis: { type: 'value' },series: [{type: 'bar',data: data.map(d => d.count)}]});});// 分类统计柱状图const categoryChart = echarts.init(document.getElementById('categoryChart'));$.get('/api/category_stats', function(data){categoryChart.setOption({title: { text: '店铺分类统计' },tooltip: { trigger: 'axis' },xAxis: { data: data.map(d => d.category) },yAxis: [{ type: 'value', name: '评论量' }],series: [{name: '评论量',type: 'bar',data: data.map(d => d.count)}]});});// 服务态度词云const serviceWC = echarts.init(document.getElementById('serviceWordcloud'));$.get('/api/keywords/service', function(data){serviceWC.setOption({title: { text: '服务态度关键词' },series: [{type: 'wordCloud',data: data}]});});// 菜品口味词云const tasteWC = echarts.init(document.getElementById('tasteWordcloud'));$.get('/api/keywords/taste', function(data){tasteWC.setOption({title: { text: '菜品口味关键词' },series: [{type: 'wordCloud',data: data}]});});
});
</script>
</body>
</html>

运行 HTML

系统运行说明：

需要安装的依赖：

bash

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pip install flask jieba

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├── app.py
├── templates
│   └── dashboard.html
└── static├── layui│   ├── css│   └── js└── echarts.min.js

数据库准备：
需要创建SQLite数据库reviews.db，包含reviews表结构：

sql

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CREATE TABLE reviews (id INTEGER PRIMARY KEY,content TEXT,score INTEGER,category TEXT,region TEXT,sentiment TEXT
);

运行系统：

bash

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python app.py

该代码实现了：

情感分析可视化（饼图）
评分分布可视化（直方图）
分类统计可视化（柱状图）
关键词词云可视化
响应式布局
前后端数据交互

可根据实际需求扩展以下功能：

添加地图可视化组件
实现更复杂的情感分析算法
添加数据筛选功能
实现用户权限管理系统
添加数据导出功能
优化关键词提取算法

Python:基于Flask框架的数据可视化系统

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使用 node.js 和 MongoDB 编写一个简单的增删改接口 demo

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