# python_flask_blueprint_mysql_vue_axios_elementUI_visiual_system **Repository Path**: xiyg_admin/python_flask_blueprint_mysql_vue_axios_element-ui_visiual_system ## Basic Information - **Project Name**: python_flask_blueprint_mysql_vue_axios_elementUI_visiual_system - **Description**: No description available - **Primary Language**: Python - **License**: AGPL-3.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-11-28 - **Last Updated**: 2024-12-04 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: Python, Flask, MySQL, Vuex, Vue ## README # python_flask_blueprint_mysql_vue_axios_elementUI_visiual_system 创建一个数据可视化系统涉及多个技术栈的集成,包括 Python Flask 作为后端框架,MySQL 作为数据库,Vue.js 作为前端框架,Element UI 作为组件库以及 Axios 用于与后端进行 API 请求。下面是一个简单的示例,展示如何使用这些技术实现一个基本的数据可视化系统,假设我们将要展示用户信息的可视化。 ### 项目结构 ``` /data_visualization_system ├── backend │ ├── app.py │ ├── config.py │ ├── models.py │ ├── routes.py │ ├── __init__.py ├── frontend │ ├── public │ ├── src │ │ ├── components │ │ │ └── UserChart.vue │ │ ├── App.vue │ │ ├── main.js │ └── package.json ``` ### 1. 后端 (Flask) 1.1 安装依赖 `pip install Flask Flask-CORS Flask-SQLAlchemy Flask-Migrate pymysql` 1.2 backend/config.py ``` import os class Config: SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'your_secret_key' SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://username:password@localhost/db_name' SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False ``` 1.3 backend/models.py ``` from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class User(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(150), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(150), unique=True, nullable=False) ``` 1.4 backend/routes.py ``` from flask import Blueprint, jsonify from .models import db, User bp = Blueprint('api', __name__) @bp.route('/users', methods=['GET']) def get_users(): users = User.query.all() return jsonify([{'id': user.id, 'username': user.username, 'email': user.email} for user in users]) ``` 1.5 backend/app.py ``` from flask import Flask from flask_cors import CORS from config import Config from models import db from routes import bp as api_bp app = Flask(__name__) app.config.from_object(Config) CORS(app) db.init_app(app) with app.app_context(): db.create_all() # 创建数据库 app.register_blueprint(api_bp, url_prefix='/api') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ### 2. 前端 (Vue.js) 2.1 创建 Vue 项目 使用 Vue CLI 创建项目,并安装 Element UI 和 Axios: ``` vue create frontend cd frontend npm install element-ui axios ``` 2.2 frontend/src/main.js ``` import Vue from 'vue'; import App from './App.vue'; import axios from 'axios'; import ElementUI from 'element-ui'; import 'element-ui/lib/theme-chalk/index.css'; Vue.config.productionTip = false; Vue.prototype.$axios = axios; Vue.use(ElementUI, { size: 'small' }); new Vue({ render: h => h(App), }).$mount('#app'); CopyInsert 2.3 frontend/src/App.vue ``` 2.4 frontend/src/components/UserChart.vue ``` ``` ### 3. 运行项目 3.1 数据库设置 确保你在 MySQL 中创建了数据库 db_name,并在 config.py 中填写正确的数据库连接信息。 3.2 启动后端 在 backend 目录下,运行以下命令启动 Flask 后端: `python app.py` 3.3 启动前端 在 frontend 目录下,运行以下命令启动 Vue 前端: `npm run serve` 现在,你可以在浏览器中访问 `http://localhost:8080` 来查看数据可视化系统,用户信息将通过 Element UI 的表格展示。 4. 总结 这是一个简单的数据可视化系统示例,使用了 Flask 作为后端,提供 API 接口,使用 Vue.js 和 Element UI 作为前端展示界面,并通过 Axios 进行数据请求。为了实现更复杂的可视化,你可以使用图表库(如 Chart.js 或 ECharts)来进行图表的绘制,并根据业务需求进一步扩展后端 API。