基于 echarts + python flask 的动态实时大屏监管系统

时间: 2023-05-14 07:01:50 AIGC 浏览: 416
本系统是基于echarts和Python Flask开发的一个动态实时大屏监管系统,旨在提供大屏幕实时数据监管解决方案。 系统采用Python Flask作为后台框架,以实现数据的采集、分析、处理和可视化。通过echarts图表库实现了多种图表展示,包括折线图、柱状图、地图等,使得数据呈现更加直观、生动。系统支持多维度数据汇总,可根据需求自由定制展示方式。 为了实现数据的实时监测和更新,系统使用了WebSocket协议。当数据发生改变时,系统能够自动刷新显示,保证数据的准确性和及时性。此外,系统还支持自定义报警功能,当数据发生异常时能够及时提示并进行相应的处理。 我们的系统可广泛应用于各种实时数据监管场景,如生产线实时监测、物流运输实时监管、城市交通监控等。系统优化了监管流程,提高了精细化管理水平,为用户提供了良好的使用体验。
相关问题

基于 echarts + python flask 的动态实时大屏监管系统【源码】

动态实时大屏监管系统是基于Echarts和Python Flask开发的。Echarts是一款功能强大的JavaScript图表库,能够提供丰富的数据可视化效果。而Python Flask是一款轻量级的Web框架,可以方便地搭建Web应用。 在这个系统中,我们使用了Echarts来展示各种图表,如饼图、折线图、柱状图等,以便实时监管和展示数据。Python Flask则负责处理数据的获取和处理。 通过Flask框架,我们可以设置路由,处理请求。系统可以实现数据的动态获取和实时更新。例如,可以通过定时任务或者异步请求来定时获取数据,并实时更新到Echarts图表中。同时,也可以根据需要使用数据库来存储和管理数据。 系统的源码主要包括两部分:前端代码和后端代码。前端代码主要是使用HTML、CSS和JavaScript编写,主要负责Echarts的初始化和配置。后端代码使用Python编写,主要使用了Flask框架,负责处理数据请求和数据的处理,还包括与数据库的交互逻辑。 此外,系统还可以进行权限管理和用户登录验证等功能。可以根据不同用户的权限,显示不同的监管数据和图表。用户登录后,通过验证可以进入系统,根据业务需求进行数据展示和管理。 总之,基于Echarts和Python Flask的动态实时大屏监管系统能够实现实时监管和展示各种图表。通过优雅的可视化方式,能够更好地把握数据的动态变化和趋势,为决策提供可靠依据。同时,系统还可以根据具体业务需求进行功能扩展和定制化开发。

街道安全监管展示大屏 代码

街道安全监管展示大屏系统的开发通常涉及多个技术模块,包括数据采集、数据处理、可视化展示以及用户交互功能。以下是一个基于现代前端与后端技术栈的实现方案,结合了跨平台架构和数据可视化工具。 ### 数据采集与处理 数据采集部分可以通过物联网设备、摄像头、传感器等获取街道安全相关的实时数据。这些数据可以包括交通流量、突发事件、监控视频流等。使用未来之窗数据库2024客户端版本,可以实现高效的数据存储与查询功能[^1]。 ```python # 示例:使用Python模拟从传感器获取数据并存储到数据库 import random import time from datetime import datetime # 模拟传感器数据 def get_sensor_data(): return { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "traffic_flow": random.randint(0, 1000), "emergency_incidents": random.choice([0, 1]), "camera_feed": "http://example.com/camera_feed" } # 模拟数据存储 def store_data(data): print(f"Storing data: {data}") while True: data = get_sensor_data() store_data(data) time.sleep(5) # 每5秒采集一次数据 ``` ### 数据可视化 数据可视化部分可以使用ECharts或FineVis等工具。ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅运行在PC和移动设备上,并提供丰富的图表类型和交互功能[^3]。FineVis则是一款零代码的数据可视化设计工具,适合快速构建可视化大屏[^2]。 ```javascript // 示例:使用ECharts创建一个简单的交通流量柱状图 var chartDom = document.getElementById('traffic-chart'); var myChart = echarts.init(chartDom); var option; option = { title: { text: '实时交通流量' }, tooltip: {}, xAxis: { data: ['路口A', '路口B', '路口C', '路口D', '路口E'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ name: '流量', type: 'bar', data: [120, 200, 150, 80, 70] }] }; myChart.setOption(option); ``` ### 用户交互与系统集成 用户交互功能可以通过前端框架如React或Vue.js实现,结合后端API(如Node.js或Python Flask)来处理数据请求和业务逻辑。通过未来之窗跨平台技术,可以确保系统在不同设备上的兼容性和性能[^1]。 ```javascript // 示例:使用React创建一个简单的用户界面组件 import React, { useState, useEffect } from 'react'; import axios from 'axios'; function TrafficMonitor() { const [data, setData] = useState([]); useEffect(() => { const fetchData = async () => { const result = await axios.get('/api/traffic-data'); setData(result.data); }; fetchData(); }, []); return ( <div> <h1>实时交通监控</h1> <ul> {data.map((item, index) => ( <li key={index}> {`时间戳: ${item.timestamp}, 流量: ${item.traffic_flow}`} </li> ))} </ul> </div> ); } export default TrafficMonitor; ``` ### 系统部署与维护 系统部署可以采用云服务(如AWS、Azure或阿里云)来确保高可用性和扩展性。数据中转技术可以用于在不同系统之间传递数据,确保数据的实时性和可靠性。
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# RHCSA 实践考试及相关知识汇总 ## 一、实践考试说明 ### (一)通用注意事项 为确保考试在干净的环境中开始,需遵循以下提示: - 无需任何外部服务器或资源。 - 不要注册或连接任何外部存储库。 - 根据每个实践考试的说明安装新的虚拟机。 - 这些实践考试不提供示例解决方案,在实际考试中,你需要能够自行验证解决方案。 - 应能在两小时内完成每个考试。 ### (二)实践考试 C 内容 1. **安装虚拟机**:安装一个 RHEL 8 或 CentOS 8 虚拟机,要求如下: - 2GB 内存。 - 使用默认分区,20GB 磁盘空间。 - 一个额外的 20