Echarts图表配置与数据更新技巧：从源码到动态数据插入的完整指南

在网络编程和数据处理领域，往往存在一些小技巧，能让工作效率大大提升。比如说到查找图表，许多人会首先想到从头编写代码，但实际上，直接在官方网站的实例中寻找更为便捷。这个过程看似简单，却常被忽视。只需按照提示调整配置和数据，这种方法非常实用。然而，在这个过程中，也可能会遇到一些挑战。

代码属性不熟悉

初学图表代码时，面对代码中的各种属性确实让人感到困惑。有时修改许久，仍不确定是否正确。这种情况很常见。许多人这时会感到迷茫，但实际上，官网文档是个很好的助手。查阅一下，就能明白这些属性的含义和用法，这是解决这类问题的最直接有效方法。我自己也试过，遇到不懂的属性就查阅文档，渐渐地就熟悉了。这样做不仅提高了工作效率，还让我更深入地理解了代码的工作机制。

数据获取方式

import requests
def get_info(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.137 Safari/537.36 LBBROWSER'}
    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    return response.text
info = get_info('https://lpl.qq.com/web201612/data/LOL_MATCH2_MATCH_TEAMRANK_LIST_134_7_8.js')
print(info)

曾尝试借助第三方库来控制浏览器获取信息。起初，觉得这是个不错的主意，便着手编写代码。编写过程中，感觉挺顺畅。然而，运行时发现速度极慢，这在数据处理上是个大问题。于是，重新编写了爬虫程序。再次运行后，速度明显提升。之前获取数据需20秒，现在仅需2秒。这对比明显，让人意识到正确方法的重要性。

import requests
import json
def get_info(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/34.0.1847.137 Safari/537.36 LBBROWSER'}
    response = requests.get(url=url,headers=headers)
    return response.text
info = get_info('https://lpl.qq.com/web201612/data/LOL_MATCH2_MATCH_TEAMRANK_LIST_134_7_8.js')
info = json.loads(info) #将str对象转换为dict（字典）对象
info_msg = info['msg']  #使用字典里面的键获取对于的值
#队名
teamName = [data['sTeamName'] for data in info_msg]
#出场次数
out_count = [data['iAppearancesFrequency'] for data in info_msg]
#胜场
win = [data['iWin'] for data in info_msg]
#败场
loss = [data['iLoss'] for data in info_msg]
#胜率
win_rate = [int(str((int(data['iWin'])/(int(data['iWin'])+int(data['iLoss'])))*100)[:2]) for data in info_msg]
#总击杀
kill_sum = [data['iKill'] for data in info_msg]
#总死亡
death_sum = [data['iDeath'] for data in info_msg]
#插眼
placed_eye = [int(float(data['sAveragingWardPlaced']))for data in info_msg]
#排眼
killed_eye = [int(float(data['sAveragingWardKilled']))for data in info_msg]
infos_list = [('队名',teamName),('出场次数',out_count),('胜场',win),
              ('败场',loss),('胜率',win_rate),('总击杀',kill_sum),
              ('总死亡',death_sum),('插眼',placed_eye),('排眼',killed_eye)]
info_dict = {key:value for key,value in infos_list}
print(info_dict)

数据类型转换

获取战队信息后，你会看到它经过json格式化处理。此时，数据形式为字符串。但通常我们更希望它是字典形式。这时，就需要使用json.loads()函数进行转换。这一操作至关重要，否则后续数据处理会变得麻烦。使用该函数后，数据便可根据需求操作。这是众多编程者常用的技巧之一。

推导式优化

编写程序时，我们都追求代码的简洁与高效。比如在数据处理环节，列表和字典推导式经常被用到。我用这些推导式轻松获取了所需数据。我发现列表推导式还有更简便的写法。在源码的【.py】文件里，第125行就展示了这种优化后的代码。而117到122行则是未优化的版本，带有注释，仿佛藏着一个等待大家探索和学习的惊喜。

数据匹配问题

数据获取往往充满挑战。比如，数据从两个不同接口获取后，还需思考如何将数据与相应名称对应。这确实是个难题。在此，我不详述数据获取的具体过程，大家可查阅源码。关键在于如何准确匹配英雄名称，这需要运用特定的逻辑判断和数据处理技巧，同时也与数据库操作相关。

name = []
    for i in hero_key_id_top60:
        for j in hero_name_id_list:
            if i == j :
                #由于从lpl数据页面无法获取到英雄名称，只能获取到对应的id
                #一层循环是pick率前60的英雄id，二层是所有英雄的的id
                #通过if判断，将pick率前60的英雄写入到指定列表中
                name.append(hero_name_list[hero_name_id_list.index(j)])

数据库与Ajax部分

首先，在电脑上建立一个叫做【lpl】的数据库，但别急于创建表格。接下来，需要连接这个数据库。记得将代码中的密码部分替换成你自己的。如果你对相关代码不熟悉，建议先学习MySQL。此外，还有一个常见问题需要注意，那就是在HTML文件引用外部文件时，文件路径必须进行修改。Ajax技术与XML有关，它能向服务器发送请求，接收并处理json格式的数据，以此来实现网页的局部更新。其主要作用是获取和整理数据，将其保存为字典形式，然后转换为json对象返回。具体实现方法可以参考【js.js】文件的第359行。

当图表需要用到这些数据时，处理方式大多一致。首先，在【app.py】中设立路由并返回数据，接着在【js.js】中编写与Ajax相关的脚本。现在我想了解一下，在处理数据时，大家是否遇到过类似的问题，又是如何解决的？期待大家的评论和交流，不妨点赞并转发这篇文章。