Web开发丨基于flask+pygal可视化分析sqlite中的数据

from flask import Flask, render_template
from pygal import Bar
import sqlite3
 
app = Flask(__name__)
 
def get_db():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    return conn
 
@app.route('/')
def index():
    db = get_db()
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("SELECT name, count FROM votes ORDER BY count DESC LIMIT 5")
    data = cursor.fetchall()
    db.close()
 
    # 使用Pygal生成条形图
    bar_chart = Bar()
    bar_chart.title = 'Votes'
    bar_chart.add('Votes', [count for _, count in data])
    svg_chart = bar_chart.render_data_uri()
 
    return render_template('index.html', votes=data, chart=svg_chart)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个代码实例中，我们首先从flask导入了Flask、render_template，从pygal导入了Bar，并从sqlite3导入了数据库连接方法。我们定义了一个get_db函数来建立与SQLite数据库的连接，并在index路由中执行了一个简单的查询，获取前五名的选举数据，并生成了一个条形图，最后通过render_template将数据和图表传递给HTML模板。这个简单的Web应用展示了如何使用Flask和Pygal来从SQLite数据库中获取数据，并以图形化的方式呈现出来。