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 pathfrom . import viewsurlpatterns = [ 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 adminfrom 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, Barpage = Page()line = Line(’Demo Line’)# ... Add data to linepage.add_chart(line, name=’line’)bar = Bar(’Demo kline’)# ... Add data to barpage.add_chart(bar)

本人實例：

from pyecharts import Page,Linepage = 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

再次感嘆一下，有了pyecharts，媽媽再也不用擔心我不會畫圖了

以上這篇Django與pyecharts結合的實例代碼就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。