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這篇文章主要講解了Django與pyecharts是怎么結合的，內容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。
一、創建Application
轉到manage.py的同級目錄，運行：
py manage.py startapp NLP
在sitting.py中注冊該Application：
# Application definition #包含項目中啟用的所有Django應用 INSTALLED_APPS = [ 'polls.apps.PollsConfig',#將創建的polls添加到項目中 'NLP' 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', ]
二、編寫視圖
打開系統生成的NLP文件夾，打開文件views.py，輸入如下代碼，新建了一個名叫index的視圖
from django.http import HttpResponse
def index(request):
return HttpResponse("Hello, world. You're at the NLP index.")三、編寫URLconf
1、為了使得編寫的index視圖有一個URL映射，在同級目錄下新建一個urls.py文件，在其中輸入如下代碼：
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.index, name='index'),
]path()函數的用法：
route（必須）
route 是一個匹配 URL 的準則（類似正則表達式）。當 Django 響應一個請求時，它會從 urlpatterns 的第一項開始，按順序依次匹配列表中的項，直到找到匹配的項。
view（必須）
當 Django 找到了一個匹配的準則，就會調用這個特定的視圖函數，并傳入一個HttpRequest 對象作為第一個參數，被“捕獲”的參數以關鍵字參數的形式傳入。
name（可選）
為 URL 取名能使你在 Django 的任意地方唯一地引用它，尤其是在模板中。這個有用的特性允許你只改一個文件就能全局地修改某個 URL 模式。
kwargs（可選）
任意個關鍵字參數可以作為一個字典傳遞給目標視圖函數.
2、在根URLconf中創建剛剛新建的NLP的urls模塊，打開mysit/urls.py，并在其urlpatterns模塊中插入一個include()：
from django.contrib import admin
from django.urls import path,include
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('NLP',include('NLP.urls')),#包含app NLP的所有url
]函數 inclde()允許引用其它 URLconfs。每當 Django 遇到 :func：~django.urls.include 時，它會截斷與此項匹配的 URL 的部分,并將剩余的字符串發送到 URLconf 以供進一步處理。
四、運行查看
現在就可以看看效果了，運行：
py manage.py runserver
打開本地站點查看
補充知識：pyecharts多圖表同一頁顯示
可視化是本人弱項，加強加強。。。。
顏控，喜歡pyecharts
今天跑回歸時，需要直觀的去看一下數據，奈何數據量太大，測試集有將近2萬條數據，一張圖無法完成的情況下，查了一下pyechart多圖表顯示問題
pyechart提供了一個接口Page，只需要調用方法add("待添加圖表名")即可
以下為官方提供的接口調用示例：
from pyecharts import Page, Line, Bar
page = Page()
line = Line('Demo Line')
# ... Add data to line
page.add_chart(line, name='line')
bar = Bar('Demo kline')
# ... Add data to bar
page.add_chart(bar)本人實例：
from pyecharts import Page,Line
page = Page()
attr = list(range(1,(len(X_test)+1)))
v1 = list(y_test)
v2 = list(y_pred)
for i in range(0,2):
line = Line()
att = attr[100*i:100*(i+1)+1]
v_test = v1[100*i:100*(i+1)+1]
v_pred = v2[100*i:100*(i+1)+1]
line.add("實際",att,v_test,is_smooth=True)
line.add("預測",att,v_pred,is_smooth=True)
page.add_chart(line)
page看完上述內容，是不是對Django與pyecharts是怎么結合的有進一步的了解，如果還想學習更多內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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