目录一、设计方案二、项目背景三、电影爬虫3.1导入库3.2发送请求3.3解析页面3.4存储到csv3.5讲解视频四、数据持久化存储4.1导入库4.2存入MySQL4.3讲解视频五、开发可视化大屏5.1柱形图5.2饼图5.3词云图5.4数据表格5.5涟漪散点图5.6条形图5.7大标题5.8Page组合六、彩蛋-多种主题全局设置主题颜色6.1CHALK主题6.2PURPLE主题6.3ESSOS主题6.4ROMANTIC主题6.5DARK主题七、拖拽演示视频八、全流程讲解视频九、get完整源码“整篇文章较长，干货很多！建议收藏后，分章节阅读。”一、设计方案整体设计方案思维导图：整篇文章，也将按照这个
前情提要编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集，使用模块，克服一系列\(bug\)的过程。如果你是\(python\)初入数据分析的小白，那么这篇文章很适合你。阅读栏目时建议不要跳过任何步骤，从头看到尾你会收获很多。本篇文章代码注释使用了\(vscode\)的better-comments拓展数据获取数据来源于中国地震台网中心国家地震科学数据中心我们挑选时间范围12年内，震级>=3级的数据集。低于3级的为无感地震，出现次数较为频繁不作考虑。运行环境\(Python\)版本\(3.10.2\)，使用模块（包含两个主流绘图库）\(pyecharts\)\(plotly\)\(request
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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。用Echarts生成的图可视化效果非常棒，pyecharts是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。安装首先需要安装python第三方包-- pyecharts，目前最新版本为1.8.1。pipinstallpyecharts自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts项目的轻量化运行，pyecharts将不再自带地图 js文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。全球国家地图: echa
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"柳丝榆荚自芳菲，不管桃飘与李飞；"1、简介APythonEchartsPlottingLibrary.ApacheEcharts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。2、Flask+pyecharts如何在Flask中使用pyecharts。2.1Flask模板渲染$mkdirpyecharts-flask-demo$cdpyecharts-flask-demo$mkdirtemplates将pyecharts模板，位于pyech
"柳丝榆荚自芳菲，不管桃飘与李飞；"1、简介APythonEchartsPlottingLibrary.ApacheEcharts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。2、Flask+pyecharts如何在Flask中使用pyecharts。2.1Flask模板渲染$mkdirpyecharts-flask-demo$cdpyecharts-flask-demo$mkdirtemplates将pyecharts模板，位于pyech
"柳丝榆荚自芳菲，不管桃飘与李飞；"1、简介APythonEchartsPlottingLibrary.ApacheEcharts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生了。官网地址：https://pyecharts.org/#/https://gallery.pyecharts.org/#/github地址：https://github.com/pyecharts/pyecharts/https://github.com/pyecha
