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# Default ignored files
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# Datasource local storage ignored files
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/dataSources.local.xml
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# Editor-based HTTP Client requests
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/httpRequests/
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<meta name="color-scheme" content="light dark"><meta property="og:title" content="404 Page not found" />
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<meta property="og:type" content="website" />
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<title>404 Page not found | Smartchart开发手册</title>
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<!--
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Made with Book Theme
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https://github.com/alex-shpak/hugo-book
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-->
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.not-found {
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text-align: center;
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}
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}
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<main class="flex justify-center not-found">
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<div>
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<h1>404</h1>
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<h2>Page Not Found</h2>
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<h3>
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<a href="/">Smartchart开发手册</a>
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</h3>
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</div>
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</main>
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</body>
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</html>
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File diff suppressed because one or more lines are too long
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,9 +0,0 @@
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<title>Categories on Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content in Categories on Smartchart开发手册</description>
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@ -1,10 +0,0 @@
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<title>https://help.smartchart.cn/categories/</title>
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<meta name="robots" content="noindex">
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<meta http-equiv="refresh" content="0; url=https://help.smartchart.cn/categories/">
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</head>
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</html>
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,46 +0,0 @@
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>使用场景 # 报表中涉及交互场景较多, 需要数据与页面绑定 开发者熟悉vue 常见绑定 # &lt;!--显示变量message--&gt; &lt;p&gt;{[ message ]}&lt;/p&gt; &lt;!--循环产生li,变量sites--&gt; &lt;ol&gt; &lt;li v-for=&#34;site in sites&#34;&gt; {[ site.name ]} &lt;/li&gt; &lt;/ol&gt; &lt;!--绑定输入值变量use--&gt; &lt;input type=&#34;checkbox&#34; v-model=&#34;use&#34;&gt; &lt;!--显示控制--&gt; &lt;p v-if=&#34;seen&#34;&gt;现在你看到我了&lt;/p&gt; &lt;p v-show=&#34;seen&#34;&gt;现在你看到我了&lt;/p&gt; &lt;!--绑定属性--&gt; &lt;a :href=&#34;url&#34;&gt;&lt;/a&gt; &lt;div :style=&#34;{ color: activeColor, fontSize: fontSize + &#39;px&#39; }&#34;&gt;&lt;/div&gt; &lt;div :class=&#34;[errorClass ,isActive ? activeClass : &#39;&#39;]&#34;&gt;&lt;/div&gt; &lt;!--绑定点击方法--&gt; &lt;a @click=&#34;doSomething&#34;&gt;&lt;/a&gt; 开启VUE # 需要在设定&ndash;&gt;高级设定中可开启vue模式
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简单赋值应用 # 系统默认为初始vue及内置vue的data有17个变量(从d0, d1&hellip; d16) 你可以在图形编辑器中给vue的变量赋值, 赋值方式:
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vapp.d0 = xxxx 你可以将d0赋值为字典, 如:
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vapp.d0 = { &#39;index1&#39;: 100, &#39;index2&#39;: 300} 注意,我们修改了vue在模板中变量的默认引用方式, 你需要采用如下方法引用: {[d0.</description>
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</item>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/VUE%E7%9B%B8%E5%85%B3/ElementUI/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/VUE%E7%9B%B8%E5%85%B3/ElementUI/</guid>
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<description> 应用场景 # 非大屏场景应用 有较多交互场景的报表, 如筛选,表格,分页,下载等 使用方法 # 将base.html 改为 basevue.html, 将自动开启加载vue和elementui 注意vue的变量引用在 模板编辑界面中, 写法变更为 {[ ]}
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ElementUI组件说明 视屏参考 参考样列 # 新增一个拖拽图形,然后修改相应的数据集及图形
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数据集端
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select H1, H2, qty, rate from smartdemo2 limit 100 图形端
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let dataset = __dataset__; let tableData = ds_createMap_all(dataset); vapp.d0={ tableData: tableData } 模板Body区域加入element组件el-table,并用拖拽容器进行包裹
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&lt;div class=&#34;smtdrag&#34; id=&#34;id_1639824145817&#34;&gt; &lt;el-table :data=&#34;d0.tableData&#34; stripe border height=&#34;100%&#34; style=&#34;width: 100%&#34;&gt; &lt;el-table-column label=&#34;hero&#34;&gt; &lt;el-table-column fixed width=&#34;180&#34; prop=&#34;H1&#34; label=&#34;H1&#34; :default-sort = &#34;{prop:&#39;H2&#39;,order:&#39;descending&#39;}&#34;&gt;&lt;/el-table-column&gt; &lt;el-table-column sortable width=&#34;180&#34; prop=&#34;H2&#34; label=&#34;H2&#34;&gt;&lt;/el-table-column&gt; &lt;/el-table-column&gt; &lt;el-table-column sortable prop=&#34;qty&#34; label=&#34;qty&#34;&gt;&lt;/el-table-column&gt; &lt;el-table-column prop=&#34;rate&#34; label=&#34;rate&#34;&gt;&lt;/el-table-column&gt; &lt;/el-table&gt; &lt;/div&gt; </description>
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</item>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/VUE%E7%9B%B8%E5%85%B3/DataV%E5%BA%94%E7%94%A8/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/VUE%E7%9B%B8%E5%85%B3/DataV%E5%BA%94%E7%94%A8/</guid>
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<description>需要在高级中可开启datav模式
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参考视屏
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1. DataV基础应用 2. DataV翻盘器 DataV配置方法文档: 图表</description>
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</item>
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</channel>
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</rss>
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
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@ -1,130 +0,0 @@
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title>专业版本说明</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 版权声明 # 为项目能持续维护，并保持稳定的模式，按照社区投票的意见, 开始区分免费版本和专业版本 目前免费版本无需激活， 你可以使用到常用的功能，我们也会保持持续的更新 为保持项目的健康发展，如需进行商用，您需提供使用方并知会作者进行授权 免费版使用者必须保留SmartChart相关版权标识及LOGO，禁止对其进行修改和删除 如果违反，将保留对侵权者追究责任的权利
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增值服务 # SmartChart专业版功能多,灵活度很高,但入门有一定门槛,针对入门问题,建意您直接购买专业版本,我们提供一对一速成指导服务,极大地减少探索成本 为方便大家快速入门smartchart,避免探索者中的痛苦,我们准备了限量的一对一培训，让你30分钟学会smartchart的开发，具体请联系客服 如果你对模板开发与转化有困难, 我们也提供转化服务, 让你一键可应用大屏模板 为支持以上服务需求, 我们征集对smartchart熟悉的开发者一起参与, 有兴趣可与客服联系 激活方式 # 您在初次安装Smartchart后会自动免费激活10天的专业版本, 之后专业版本功能会限制使用 请务必仔细阅读免费版本与专业版本的区别, 避免带来的不便 后续如果您还需要继续体验专业版本， 点击查看激活试用方式， 如果您是企业用途，建意使用专业版，获取更快的开发效率，可视化效果, 可靠性的保障及极速的查询体验 针对个人独立开发者,你可以采用廉价的专业版仪表盘激活方案, 可满足小项目的可视化要求 如果需要永久激活专业版，可关注公众号与客服联系,或扫码联系微信客服了解, 非诚勿扰 微信客服不提供技术咨询, 如有使用方法的疑惑,建意加QQ群:476715246 进行沟通
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免费版本与专业版本对比: # 功能 免费版 专业版 中台版 个人版 栅格布局 V V V V DATAV V V V V 拖拽布局 V V V 自由开发 V V V 切换图表主题 V V V 主题自由设计 V V V 引入JS V V V 引入CSS V V V 上传静态资源 V V V 使用VUE V V V V 数据集开发 V V V V 所有数据源 V V V V 图形开发 V V V V 图形商店 V V V V 普通模板应用 V V V V 专业模板应用 V V V 复制仪表盘 V V V V 钻取 V V V V 联动 V V V V 筛选 V V V V 单点登录 V V V V 嵌入认证 V V V LDAP认证 V V V Juypter V V V V 快捷存档 V V V 数据加速 V V V 数据API服务 V V V 后台API刷新 V V V 仪表盘同步 V V V 仪表盘版本管理 V V V 数据填报 V V V 报表Portal V V V 多级项目菜单 V 3D场景 V V V 中国式报表 V V V 零代码数据集 V V V 生产部署文档 V V 个性化修改 V V 授权书 V V 商业授权 V V 优先咨询 V V 专业边框背景 V V 3K+图形样列 V V 100+大屏模板 V V 大模型AI应用 V V 低代码ETL V 调度平台 V 智慧BI V 数据资产 V 数据质量 V 数据血缘 V 租户管理 V 温馨提示: # 任何盗版使用将保留追究法律责任, 按每套&gt;18W*3赔偿 任何非法使用有很大机率出现不可预见后果 为保障您的权益请不要与任何未经授权的第三方进行购买 大模型应用接口费用按需付费 </description>
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</item>
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<title>快速开始</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B/</guid>
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<description>开发前视屏 # 6.0介绍视屏 4.0操作视屏教程 5.0变更操作视屏教程 开发系列合集,关注作者持续更新 由于版本的变更, 一些图标可能会有一些变化, 但位置无太大的变化
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安装Python环境 # 环境准备: 官方 最新Python下载链接,可以到 淘宝镜象下载,也可以下载 WINDOWS64位安装版, MAC电脑安装版 Window平台安装视屏介绍,注意: Windows安装Python时需选中&quot;Add to Path&quot; Linux安装可参考文档下方的部署说明, Linux安装说明 安装SmartChart # 在Shell或CMD命令行执行
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pip3 install smartchart #如果安装过程下载缓慢,建意使用镜象安装 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple smartchart -U #升级方法: pip3 install smartchart -U 启动smartchart # #本地测试启动: smartchart #服务器部署启动方式: smartchart runserver 0.0.0.0:8000 --insecure --noreload #如出现套接字，端口被占用， 可修改端口号启动， 如 smartchart runserver 0.0.0.0:8001 --insecure --noreload 一般本地启动后访问： http://127.0.0.1:8000 管理员帐号:admin 密码:admin #如果忘记密码, 可以使用此命令重置 smartchart changepassword 用户名 查看demo # 尝试熟悉编辑菜单, 界面等 开发功能项并非全部展示在界面, 请基于文档探索 尝试点开数据集查看写法, 图形编辑器，容器等 左则的菜单为动态项目名, 随着您的报表增长自动变化</description>
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</item>
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<title>第一个仪表盘</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BB%AA%E8%A1%A8%E7%9B%98/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E4%BB%AA%E8%A1%A8%E7%9B%98/</guid>
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<description>由于版本的变更, 一些图标可能会有一些变化, 但位置无太大的变化
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新建仪表盘 # 在开发模式下，滑动“开发管理” -&gt;&ldquo;仪表盘&rdquo;-&gt; &ldquo;新增Dashboard&rdquo; 填写相应信息后点击“保存” 点击进入仪表盘开发, 注意点击 &ldquo;E&rdquo; 字!! 点击新增(注意拖拽布局功能为PRO版本, 后续免费版本中将无法使用), 如果你坚持使用免费版本功能, 请使用新增栅格组件, 具体布局方式参考 数据集编辑 # 点开“数据集” - 输入以下SQL后，点击“保存并刷新”, 关闭数据集编辑界面 select H1 as heroname, sum(qty) as 出场数 from smartdemo2 group by H1 order by sum(qty) desc 关于数据集内容请参考第 2 章数据集说明
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图形编辑 # 点开“图形编辑” 点击“图形”，可以选择基础图形, 也可以使用图形商店,第一次使用可能要你进行登记，按提示操作即可， 在商店中找到合适的图形点击，会自动复制到剪贴板 贴粘到图形编辑器后，点击保存， 关闭图形编辑框 关于图形开发内容请参考第 3 章图形开发说明
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拖拽布局 # 重复以上步骤，再新增一个， 你可以使用拖拽的方式, 移动到不同的地方 关于布局内容请参考第 4 章布局说明</description>
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</item>
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<title>第一个复杂报表</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%8A%A5%E8%A1%A8/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A4%8D%E6%9D%82%E6%8A%A5%E8%A1%A8/</guid>
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<description>新建仪表盘 # 在开发模式下，滑动“开发管理” -&gt;&ldquo;仪表盘&rdquo;-&gt; &ldquo;新增Dashboard&rdquo; 填写相应信息后点击“保存” 点击进入仪表盘开发, 注意点击 &ldquo;E&rdquo; 字!! 点击新增&ndash;&gt;复杂报表 数据集编辑 # 点开“数据集” 输入以下SQL后，点击“保存并刷新”, 关闭数据集编辑界面 select H1 as 英雄名称, sum(qty) as 英雄1出场数 from smartdemo2 group by H1 order by sum(qty) desc; select count(1) as 总出场数 from smartdemo2 报表页面开发 # 和excel一样, 编辑相应表格 点击&quot;数据集图标&quot;(再次点击隐藏), 显示数据集字段名, 选中单元格, 单击字段名填入 点击&quot;获取数据&quot;, 可对真实数据调整样式 点击&quot;保存&quot; 点击&quot;预览&quot;, 可查看最终效果 导入EXCEL/WPS开发的模板 # 你也可直接导入excel或wps开发好的模板, 点击左下方的上传即可
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关于自动填充方式 # 填充方向 # 默认的填充方向, 是按列方向向下填充 如果需要按行方向向右填充, 可在单元格字段标识后面加上__, 如下:
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#df0.英雄名称__ 格式填充 # 默认不会填充格式, 采用单元格自身的格式 如果需要自动采用&quot;单元格字段标识&quot;的格式, 可在单元格字段标识后面加上!</description>
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</item>
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<item>
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<title>第一个3D场景</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA3D%E5%9C%BA%E6%99%AF/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/1.%E5%9F%BA%E7%A1%80%E6%93%8D%E4%BD%9C/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA3D%E5%9C%BA%E6%99%AF/</guid>
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<description> 新建仪表盘 # 在开发模式下，滑动“开发管理” -&gt;&ldquo;仪表盘&rdquo;-&gt; &ldquo;新增Dashboard&rdquo; 填写相应信息后点击“保存” 点击进入仪表盘开发, 注意点击 &ldquo;E&rdquo; 字!! 点击&quot;设定&quot; -&gt; &ldquo;高级设定&rdquo; -&gt; &ldquo;开启模板&rdquo; 此时可以在工具栏中看到&quot;模板&quot;, 点击进入模板开发 上传模型文件 # 在模板开发界面中, 点击&quot;工具&quot; -&gt; &ldquo;文件上传&rdquo;, 上传你的模型文件, 支持&quot;obj,stl,gltf&quot;格式 上传后点击下方文件, 将自动复制资源链接 场景开发 # 在模板开发界面,将第一行&quot;base.html&quot;修改为&quot;base3d.html&quot; 鼠标放在如下图script标签内, 点击菜单&quot;3D模型&quot; -&gt; &ldquo;加载模型&rdquo; 将上一步中复制出的模型链接, 替换模型url 点击保存, 即可看到3D场景, 不过可能模型过大或过小, 可以进行调整相机景深 点击菜单&quot;3D模型&quot; -&gt; &ldquo;相机景深&rdquo;, 使模型大小到合适 点击&quot;环境光&quot;和&quot;点光源&quot;设定 点击旋转动画, 模型会自动旋转 更多功能可自行探索, 比如交互点击响应事件, 贴图等 也可购买专业版本解锁高级用法
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3D点击交互 </description>
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<title>第一个AI场景</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>使用前请观看视屏 # chatgpt辅助开发 chatgpt业务自助探索 开启GPT功能 # 仅6.6.6以上版本支持 在smartchart首页&quot;头像&quot;位置下拉菜单中, 点击&quot;服务配置&quot; 输入以下配置, 你的识别码请观看视屏(关注,点赞,转发)后联系客服获取 { &#34;smtgpt&#34;: { &#34;api_key&#34;: &#34;你的识别码&#34; } } 新建仪表盘 # 在开发模式下，滑动“开发管理” -&gt;&ldquo;仪表盘&rdquo;-&gt; &ldquo;新增Dashboard&rdquo; 填写相应信息后点击“保存” 点击进入仪表盘开发, 注意点击 &ldquo;E&rdquo; 字!! 导入GPT模板 # 在开发页面的&quot;设定&quot;图标下拉菜单中, 点击&quot;常规设定&quot; 点击&quot;上传/本地快照|下载/恢复快照&quot; 输入KEY: 02_GPTTABLE, 点击&quot;本地恢复&quot; 即可 模板修改 # 仪表盘开发页面点击&quot;模板&quot; 修改或者新增选项,对应的区域内容为你的表名或者数据集ID &lt;el-select v-model=&#34;select&#34; slot=&#34;prepend&#34; placeholder=&#34;请选择&#34;&gt; &lt;el-option label=&#34;王者荣耀排名&#34; value=&#34;smartdemo2&#34;&gt;&lt;/el-option&gt; &lt;el-option label=&#34;评论数据集&#34; value=&#34;532&#34;&gt;&lt;/el-option&gt; &lt;/el-select&gt; 现在你可以进行chatgpt数据问答了, 更多应用请参考第6章节&quot;集成 AI 生成&quot;</description>
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<title>第一个上线数据集</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>实在想不出用什么名称来描述这个功能, 将就这个吧
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应用场景 # 数据集和图形复用, 开发完成后可以直接在仪表盘中拖拽 制做指标体系供用户使用,实现0代码功能 非常适合于OEM场景 新建数据集 # 在开发菜单 &ndash;&gt; 数据集 &ndash;&gt; 新增 &ndash;&gt; 保存 在数据集列表中 &ndash;&gt; 点图标E &ndash;&gt; 进入数据集编辑器 开发完成数据后, 点击数据集编辑器, 保存数据集后点击进入图形开发,如下图 调整图形保存即可, 此方法新增的数据集默认为上线状态 按相同的方法, 新增几个数据集 在仪表盘中使用上线数据集 # 进入仪表盘开发界面 点击&quot;新增&quot; &ndash;&gt; &ldquo;上线数据集&rdquo;, 点击相应的数据集 即可在仪表盘中显示出此&quot;上线数据集&quot; 仪表盘中的上线数据集开发 # 上线数据集在仪表盘中不可以修改, 如需修改数据集, 按如下图复制出来后即可修改 </description>
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<title>第一个大屏模板转化</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 应用场景 # 已有开发好的非smartchart静态大屏模板 如果你已购买专业版本, 可联系客服提供100+静态大屏模板 对js, css及smartchart使用方法已有初步了解 业务需求展示有合适的模板, 变化可能性不大 转化步骤 # 请先观看迁移视屏
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静态大屏模板准备 # 准备好静态大屏模板, 将css, img, js等文件或文件夹打包 打开静态大屏模板, 一般是index.html, 右键查看网页源码 模板迁移 # 新建仪表盘, 在高级设定中开发启模板开发功能 在工具栏中打开模板开发页面 在模板中上传打包的资源文件 复制静态大屏网页源码中的head区间中的内容到模板对应的位置 复制静态大屏网页源码中的body区间中的内容到模板对应的位置 复制静态大屏网页源码中的script区间中的内容到模板对应的位置 移除script中的关于jquery, echarts的引用 替换相关的资源文件地址的引用 逐步按照图形块,在 body 中进行替换 以上过程建意观看视屏
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数据集与图形转化 # 此过程与常规smartchart图形开发一致,建意学习第2/3 章节 模板开发操作相关, 请学习第6章节&ndash;&gt;低代码开发 转化后的效果参考视屏 更多参考视屏 # 请观看系列视屏, 相信人人都会
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头条视屏: 大屏模板转化系列 B站视屏: 大屏模板转化系列 </description>
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<title>创建连接池</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>如何新增数据源 # 在开发模式下，点击“开发管理”-&gt;数据源-&gt;新增 配置连接池参数，注意驱动填写是备注中有写的名称 你可以通过新建一个数据集来测试连接池的连通性
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点击“保存” 后，回到数据集列表 点击如下图标&quot;E&quot;，进入数据集开发界面 在开发界面调试 安全控制 # 你可以在“参数”中设定安全控制，可避免用户误操作导致前后端卡死 limit: 可限定最大返回数据数量(但实际数据库查询无limit,需通过mode控制) mode: 控制用户查询行为，默认为模式1 模式 名称 预览注入 查询注入 0 严格模式 V V 1 开发模式 V X 2 宽松模式 X X 对MPP数据库如starrocks,impala&hellip;,如注入为V则有可能影响排序
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支持的数据源： # 数据库 驱动填写 需安装 使用说明 Mysql mysql 默认支持 Mysql连接池 mysqlpool pip install DBUtils Sqlite sqlite 默认支持 连接地址填写绝对路径 API 任意 默认支持 参考数据集说明文档 GPT 任意 默认支持 参考GPT说明文档 EXCEL 任意 默认支持 参考数据集说明文档 SQL Server mssql pip install pymssql SQL Server连接池 mssqlpool ORACLE oracle pip install cx_Oracle ORACLE连接池 oraclepool PostgreSql gp pip install psycopg2 GP gp pip install psycopg2-binary Impala impala pip install impyla Hive hive pip install impyla DB2 db2 pip install ibm_db 达梦 dm pip install dmPython Python python pip install pandas, openpyxl 参考数据集-&gt;特殊数据源 Redis redis pip install redis 参考数据集-&gt;特殊数据源 Mongodb mongodb pip install pymongo 参考数据集-&gt;特殊数据源 Clickhouse clickhouse pip install clickhouse_driver Elasticsearch es pip install elasticsearch==7.</description>
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<title>应用模板</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 应用场景 # 快速应用开发好的模板,极大地提高开发和学习效率
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应用本地模板 # 你可以快速应用本地备份的模板, 我们内置了一个 通用的数据查询和下载模板
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新建一个全新的dashboard, 不要放任何报表, 点击保存且编辑后, 下方可以看到下载链接, 然后点击下载即可直接应用 输入&quot;01_SMARTCHART&quot;, 点击本地恢复即可 更多本地备份恢复参考
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应用商店模板 # 方法同上&quot;应用本地模板&quot;, 注意应用商店模板为收费增值服务
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你可以点击 模板查询, 查看相应的价格后在 TB购买 即可获取下载密钥 按照&quot;应用本地模板&quot;的方法, 输入客服提供的下载密钥, 点击&quot; 商城下载 &ldquo;即可 应用说明 # 如果仪表盘中有数据集且不再需要, 可以在下载密钥前面加上FORCE，即可自动清空已有数据集后自动下载 注意模板太廉价,购买后并没有咨询服务,请务必自行了解如何使用 使用方法可参考视屏: 一键应用模板 有些资源会离线打包提供给你, 只需上传即可, 上传方法参考 </description>
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<title>权限管理</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>目前的权限管理,大概如下:
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开发者权限 # 点击进入后台的图标, 在后台中你可以控制用户的开发权限 新建用户默认是没有开发权限的, 在首页也看不到任何开发相关的菜单
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如果你需要给用户开发权限, 需要设定如下: Dashboard报表查看权限 # 你可以在 仪表盘设定 中进行权限管理 在dashboard设定页面中可针对人员来分配 编辑权限, 有编辑权限同时也会满足查看权限 在dashboard设定页面中可针对组来分配 查看权限 未上线 的报表, 只会在编辑页面中出现, 可以预览 公开 的报表, 如没有分配编辑权限,在编辑页面中不出现, 但在查看页面所有人可见，你可以共享给所有人，访问url: http://xxxxx：8000/echart?type=你的仪表盘名称 手机端过滤, 你可以通过 &ldquo;全端&rdquo;,&ldquo;电脑端&rdquo; 选项实现, 当勾选 &ldquo;全端&rdquo; 时, 手机端电脑端都会显示, 当未勾选 全端, 也不勾选 电脑端时, 只会在 手机显示, 反之只在电脑端显示 </description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>点击smartchart图标,切换到菜单固定模式, 你可看到主题的选择 </description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 复制仪表盘 # 好不容易开发好了一个仪表盘, 想再做一个类似的, 或者想要一个测试用, 还需要一个个数据集, 图形复制粘贴么, 不, 你仅仅只需要点击下, 将给你复制出一个全新的仪表盘 注意: 复制出来的仪表盘, 数据集是与原仪表盘公用的！！
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如果你想将数据集独立出来, 可以按下图操作, 进入数据集设定, 点击复制图标, 将为你自动创建一个全新的数据集 </description>
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</item>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/10.%E5%85%B6%E5%AE%83/</link>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/10.%E5%85%B6%E5%AE%83/FAQ/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/10.%E5%85%B6%E5%AE%83/FAQ/</guid>
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<description> FAQ # 启动显示 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试 出现这种情况在Windows中很常见，就是端口被占用，酷狗音乐会占用8000端口 使用netstat -ano|findstr 8000 找到进程号 使用taskkill /pid 进程号 /F
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输入命令找不到smartchart 检查你是否有安装多个python环境出现环境变量冲突,请卸载一个或取消一个环境变量
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如法安装pip 请确认在安装python时,有没有加入环境变量, 可自行加入, 或卸载重装
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关于mac版本安装后的各种问题,目前来看最大的可能是/Library/Developer/CommandLineTools这个目录下有python3，应该是在某一个版本的Xcode command line tools安装时生成的, 可以先把python3全部卸载，再重新按说明安装，命令行中输入python3 和 pip3， 找不到command时才说明完全卸载成功
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sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools sudo rm -f /usr/bin/python3 如果密码忘记了怎么办 命令行输入smartchart changepassword 你的用户名
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由于urllib3升级可以出现以下报错, 可以通过pip install urllib3==1.26.15解决
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&lt;PACKAGE&gt; depends on urllib3==2.0.0 requests 2.29.0 depends on urllib3&lt;1.27 and &gt;=1.21.1 </description>
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</item>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/10.%E5%85%B6%E5%AE%83/%E8%AF%95%E7%94%A8%E6%BF%80%E6%B4%BB%E8%AF%B4%E6%98%8E/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/10.%E5%85%B6%E5%AE%83/%E8%AF%95%E7%94%A8%E6%BF%80%E6%B4%BB%E8%AF%B4%E6%98%8E/</guid>
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<description>试用专业版激活码需要每3天激活一次,激活方式：
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由于开发很忙, 文档可能会写得有不尽之处, 多多包涵</description>
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</item>
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</rss>
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File diff suppressed because it is too large
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/11.%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/Linux/</link>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/11.%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/Linux/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<guid>https://help.smartchart.cn/docs/11.%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/Linux/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B/</guid>
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<description>涉及的基础环境和版本： # * Centos 7 * Python 3.9 /data/smartchart/ 项目主目录 /data/smartchart/tools 项目相关软件 下述内容中，凡是涉及到/data/smartchart路径的，都可以将其修改为你自己系统上的路径。 安装环境 # 安装Python # cd /data/smartchart/tools yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel 下载https://npm.taobao.org/mirrors/python/3.9.0/ 上传服务器，放入安装目录解压 或者 Wget https://npm.taobao.org/mirrors/python/3.9.0/Python-3.9.0.tgz tar -zxvf Python-3.9.0.tgz 进行源码目录 配置安装路径 ./Python-3.9.0/configure --prefix=/data/smartchart/tools/python3 编译安装 make &amp;&amp; make install 建立软链接 ln -s /data/smartchart/tools/python3/bin/python3.9 /usr/bin/python3 ln -s /data/smartchart/tools/python3/bin/pip3.9 /usr/bin/pip3 测试是否安装成功 python3 --version 建立python虚拟环境 # python3 -m venv myvenv cd myvenv source bin/activate 在虚拟环境中安装smartchart # pip3 install -i https://pypi.</description>
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</item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/11.%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97/Linux/SQLite3%E7%89%88%E6%9C%AC%E9%94%99%E8%AF%AF/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>SQLite3版本错误 在部分操作系统下（比如CentOS 7）使用SQLite3数据库运行会出现如下的错误提示：
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django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: SQLite 3.8.3 or later is required (found 3.7.17). 这表明操作系统自带的sqlite3版本过低，需要将系统的sqlite3进行升级。
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以下是一种方法，来自于 StackOverlow：
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1、下载新版本的SQLite3
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wget https://www.sqlite.org/2019/sqlite-autoconf-3290000.tar.gz 2、解压文件
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tar zxvf sqlite-autoconf-3290000.tar.gz 3、进行解压后的目录
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cd sqlite-autoconf-3290000 4、配置安装目录
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./configure --prefix=$HOME/opt/sqlite 5、编译安装
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make &amp;&amp; make install 6、指定环境变量
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export PATH=$HOME/opt/sqlite/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/opt/sqlite/lib export LD_RUN_PATH=$HOME/opt/sqlite/lib 完成之后可以运行sqlite3 &ndash;version 命令来查看当前的SQLite3版本。
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如果还是不行, 报错如下: 可如下方式处理
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# 安装 pip3 install pysqlite3 pip3 install pysqlite3-binary # 编辑django的文件, 路径参考报错 vi xxxxxx/lib/python3.9/site-packages/django/db/backends/sqlite3/base.py # 修改内容 # from sqlite3 import dbapi2 as Database # 注释掉这里 from pysqlite3 import dbapi2 as Database # 然后保存退出就可以了 :wq!</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>购买专业版本，提供企业生产部署及无网离线部署方案</description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>开发前建意先观看视屏, 了解基础说明, 视屏有点老和现在界面不一样, 目前很多功能已经做成可视化配置, 理解过程即可, 具体以文档为准
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Smartchart数据集与图形 从仪表盘界面中进入简易开发界面 # </description>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/2.%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AF%B4%E6%98%8E/SQL%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>前言 # 使用最广泛的数据集一般都是SQL数据集 标准数据集可以想象为类EXCEL的二维表,有行和列 直接在数据集开发界面填写SQL即可 更多数据集说明查看&quot;特殊数据源&quot; 动态传参数据集查看&quot;参数及联动&quot;章节 标准图形的数据集格式 # A类数据源 # 如果你的原始数据库中表的格式如下, 表名tb_name
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城市 户型 数量 长沙 A 12 长沙 A 23 上海 B 19 查询的sql:
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select 城市,户型,sum(数量) AS 数量 from tb_name group by 城市,户型 正常查询的结果为
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[[&#39;城市&#39;,&#39;户型&#39;,&#39;数量&#39;], [&#39;长沙&#39;,&#39;A&#39;,35], [&#39;上海&#39;,&#39;B &#39;,19]] 由于生成的数据格式第二行是[字符,字符,数值],后台会智能进行转列动作, 生成图表更容易使用格式:
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[[&#39;Categroy&#39;,&#39;A&#39;,&#39;B&#39;], [&#39;长沙&#39;, 35, 0], [&#39;上海&#39;, 0, 19]] 注意: 在数据集预览可能会看到是第一种查询结果, 但到图形中其实是第二种智能转化过的了
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B类数据源 # 再比如表的数据格式, 指标是展开的:
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城市 A B 长沙 10 12 上海 11 19 长沙 9 10 我们可以写的sql是</description>
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</item>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>数据刷新设定方法 # smartchart提供非常精细的数据刷新功能,及内存加速功能 你可以在数据集开发界面的菜单中，连接图标&ndash;&gt;刷新设定，进行设定 定时刷新 # 你可以设定前端页面数据集向后端请求刷新的时间间隔，单位秒
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如果你发现定时刷新，数据并没有变化，可能原因是您数据的缓存时间设定大于定时刷新的时间
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数据集缓存加速（PRO) # smartchart专业版提供内存加速技术，对数据库仅需请求一次，之后都是毫秒级响应
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间隔时间刷新,单位分钟,如设定间隔时间为0.5, 则如果下一次访问时间超过30秒, 即触发数据刷新 固定时点刷新, 如设定间隔时间为-1, 则固定时点刷新, 即访问的时间超过固定的时点时(如上图每天12:39), 触发数据刷新 强制刷新, 访问url加上&amp;refresh=Y, 则强制刷新数据, 此刷新不会影响间隔或固定刷新的时间, 不会更新下次同步时间 关于数据集状态 # 数据集状态, 决定了数据集是否在页面开启时即刷新, 或刷新是同步还是异步
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状态 组 定时 手动 异步 标准图形 大于0 大于0 X V VUE图形 大于0 大于0 X X 共用数据集 -2 大于0 X X 懒加载数据集 -2 -1 V X 懒加载数据集 -2 -2 V V excel数据集 -3 大于0 X X 后台触发强制刷新 (PRO) # 请参考文档 后台主动触发刷新</description>
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</item>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>应用场景 # 优化查询, 可一个数据集查询完所有数据进行分发 减少重复查询的浪费, 同一个数据只查询一次 使用方法 # 在仪表盘开发界面, &ldquo;新增&rdquo; &ndash;&gt; &ldquo;共享数据&rdquo; 在&quot;设定&quot; &ndash;&gt; ”高级“ &ndash;&gt;&ldquo;高级设定&rdquo; 中配置 这样3，4号图形都映射到了共享数据集(2号)的数据 当然你也可以任意JS中使用&quot;data序号&quot;这个全局变量, 如上就是data2
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你也可以在数据集中写多个SQL查询 -- 英雄1 select H1, count(1) as qty1 from smartdemo2 group by H1 limit 10; -- 英雄2 select H2, count(1) as qty2 from smartdemo2 group by H2 limit 10 然后在&quot;设定&quot; &ndash;&gt; ”高级“ &ndash;&gt;&ldquo;高级设定&rdquo; 中配置进行数据映射 注意: 在V6.3版本之前通用数据集的序号必须小于需要引用的数据集, 如通用数据为3, 那么2号数据集是不可以引用3</description>
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</item>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 应用场景 # 类似于前后端开发, 后端会提供一些接口给前端, 但前端不一定需要在一打开页面就进行查询接口, 而是当有需要时再查询, 比如数据下载, 只有当用户有下载需求时再刷新数据 再比如有些与后台的数据联动, 我们只需要第一次加载时只显示第一层级, 点击时再加载其它层级 开启数据集懒加载 # 在仪表盘&quot;新增&quot;&ndash;&gt;&ldquo;懒加载数据集&rdquo; 当打开仪表盘时, 此数据集不会被加载 应用 # 刷新数据 # 你可以随时手动触发数据集的刷新, 比如懒加载的数据集序号为0, 你可在需要触发刷新的JS代码段调用ds_refresh(0), 即可刷新0号数据集并执行0号数据集图形中的JS代码 使用数据 # 默认使用 # 当没有修改过懒加载数据集的图形时,默认的全局变量为&quot;data序号&quot;, 例如懒加载数据集序号为0, 你可在模板的script中使用data0来获取数据集刷新后的数据
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数据处理 # 在有些场景, 可以在懒加载的图形中自定义处理逻辑, 比如我们需要把数据转化成vue常用的格式, 然后给vue的变量赋值:
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let dataset = __dataset__; dataset = ds_createMap_all(dataset); vapp.ds1 = dataset; //赋值给vue 当有编辑过图形后,你不再可以用&quot;data序号&quot;来使用数据
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参数传递 # 在有一些场景,需要在前端获取参数, 之后触发数据查询, 比如筛选项. 你可以使用ds_setParam(&lsquo;参数名&rsquo;, 参数值)设定参数, 比如刷新1号数据集
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ds_setParam(&#39;city&#39;, &#39;顺德&#39;); ds_setParam(&#39;province&#39;, &#39;广东&#39;); ds_refresh(1); </description>
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</item>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> API接口要求 # 接口返回一定要是JSON格式
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数据源配置方法 # 你可选择任意数据连接
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使用方法 # 以下是简单的get及post方法样列
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//GET 方法: dataset= { &#34;url&#34;:&#34;https://www.smartchart.cn/smartdata/api/?i=loaddataset1&amp;j=1&#34; } //POST 方法: dataset= { &#34;url&#34;:&#34;https://www.smartchart.cn/smartdata/api&#34;, &#34;method&#34;:&#34;POST&#34;, &#34;data&#34;:{&#34;i&#34;:&#34;loaddataset1&#34;, &#34;j&#34;:&#34;1&#34;} ... } 可以传入参数做出联动效果
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dataset= { &#34;url&#34;:&#34;https://www.smartchart.cn/smartdata/api&#34;, &#34;method&#34;:&#34;POST&#34;, &#34;data&#34;:{&#34;i&#34;:&#34;loaddataset1&#34;, &#34;j&#34;:&#34;/*$参数名*/&#34;} ... } 可以增加header等认证方式
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dataset= { &#34;url&#34;:&#34;https://www.smartchart.cn/smartdata/api&#34;, &#34;method&#34;:&#34;GET&#34;, &#34;headers&#34;:{&#34;Cookie&#34;:&#34;xxxxxxx&#34;} ... } </description>
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</item>
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<item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/2.%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AF%B4%E6%98%8E/%E7%89%B9%E6%AE%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90/%E4%BD%BF%E7%94%A8EXCEL%E6%95%B0%E6%8D%AE/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>使用固定数据集 # 有一些场景, 比如已有一些固定的筛选器,或是需要测试用,或者Demo,或者其它图形需要用到一些共用的已确定好的数据 这样我们可以不需要通过查询数据库的方式, 而直接写入数据集, 支持数组和字典的格式 你只需要在数据集中起始写入 dataset= , 这样就是默认是固定数据
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如何快速的输入固定数据集, 你可以通过直接从EXCEL复制到数据集编辑器(以下图片非目前编辑器, 供参考),保存以后会自动生成: 固定数据集也支持之前提到传参数, 魔术方法, 缓存等所有数据集的功能 上传文件的方式使用 # 用户如何上传文件 # smartchart默认是不自带文件上传功能 但是smartchart是可以自已创造上传页面, 在模板商店中你可以找到相关模板进行购买 然后通过模板下载的方式下载后进行操作 这样每一个页面是可以单独使用权限控制的,就和控制报表权限一样,你还可能按需随意定制页面
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关于上传文件的路径 # 默认的上传主目录是在项目的log的文件夹下面, 你可以在setting.py(自定义django) 或 config.ini中设定UPLOAD_PATH来修改你的上传目录 比如你上传页面的报表ID是23, 那么文件将会被上传到UPLOAD_PATH/23/你的文件名
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如何使用上传的文件 # 你需要使用 python连接器, 来操作你的上传的数据, 内置了变量ds_path为你的上传目录, 所以可以更方便的读取上传的文件,如上文件 df = pd.read_excel(ds_path+&rsquo;/23/文件名')</description>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/2.%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AF%B4%E6%98%8E/%E7%89%B9%E6%AE%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90/Python%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>应用场景 # 当SQL查询无法满足你的需求, 你需要对查询后的结果进行处理, 需要使用Excel的数据源, 甚至你需要对不同系统的数据进行查询, 我们又称他为万能数据集，可以使用任何python语法 其实你并不需要熟悉python即可使用 首先你需要新建python连接器, 由于安全控制只允许超级管理员建立
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# 变量说明 一般使用ds来表达数据集类型的变量, 如ds1,ds2 一般使用df来表达pandas对象, 如df1,df2 # 内置函数说明 ds_get(id) #获取目标ds数据集[不常用] ds_sql(conn_name, sql) #通过数据源连接的名称及SQL语句获取ds数据集 ds_df(ds) #将ds数据集转化成pandas的df对象 ds_list(df) #将pandas的df对象转化成ds数据集 使用方法样列说明 # 读取Excel数据处理, 如需上传页面可参考&quot;数据上传&quot;说明
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import pandas as pd # 读取excel文件给df对象 df = pd.read_excel(&#39;文件路径&#39;, &#39;表名&#39;) # 按照省份列统计数量列的加总 df = df.groupby(&#39;省份&#39;).agg({&#39;数量&#39;:&#39;sum&#39;}).reset_index() # 将df对象转化为ds输出 ds = ds_list(df) 生成字典格式的数据集供多个图形使用
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import pandas as pd df = pd.read_excel(&#39;/Users/../smartdemo.xlsx&#39;, &#39;demo&#39;) # 生成0号df df0 = df.groupby(&#39;c3&#39;).agg({&#39;qty&#39;:&#39;sum&#39;}).reset_index() # 生成1号df df1 = df.</description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>smartchart已实现大部分常用的数据源连接, 对于其它的, 您也可以使用python数据源进行处理 但是使用python数据源有一定的缺陷, 需要在dataset上写python代码, 不能复用 对于一些带连接信息的还需要重复写入 所以你还可以使用自定义数据源
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应用场景 # 未内置的数据源, 如需要使用sparkSQL, ES等 标准处理满足不了要求, 需要对数据进行预处理的情况 需要刷新时触发预警等自定义动作 需要自定义写入方法, 个性化查询需求, 甚至是实时爬取数据 使用方法 # 首先你需要新建一个python脚本文件, 如diy_conn.py 复制以下代码到这个文件, 然后编写你的自定义查询方法 def dataset(*args, **kwargs): &#34;&#34;&#34; 返回查询数据集 :return: 二维数组或JSON字典 &#34;&#34;&#34; sqlList = args[0] # 数据集编辑界面的输入已按分号拆分成数组 [sql1, sql2...] config = args[1] # 数据连接界面的配置{&#39;host&#39;,&#39;port&#39;,&#39;user&#39;,&#39;password&#39;,&#39;db&#39;} input = sqlList[0] # 数据集界面的输入 host = config[&#39;host&#39;] user = config[&#39;user&#39;] password = config[&#39;password&#39;] # 插入你的数据查询及处理代码, 生成result即可 result = [[]] return result def insert_dataset(*args, **kwargs): &#34;&#34;&#34; 数据填表实现 &#34;&#34;&#34; contents = args[0] # 传入的数据集二维数组格式 table = args[1] # 配置中的表名 config = args[3] # 相关的配置字典{&#39;host&#39;,&#39;port&#39;,&#39;user&#39;,&#39;password&#39;,&#39;db&#39;} # 插入你的写入数据逻辑代码 在任意的仪表盘开发界面中 &ldquo;模板&rdquo; &ndash;&gt; 点击上传图标, 将这个python文件上传即可 新建数据源, 驱动填写之前上传过的文件名, 比如我们这个是diy_conn, 其它参数按照你自定义的需求填写, 会自动传入你的自定义函数,之后你可以正常使用这个自定义数据源了 如果你对python不熟悉, 也可咨询客服按需定制, 你只需上传即可使用</description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 应用场景 # 对于实时程度要求比较高的情况下, 如果你后端已有实现websocket的接口, smartchart也可以很方便的接入 参考以下步骤即可
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在&quot;模板&quot;中定义一个全局变量, 如ws_data 编写连接和接收代码段逻辑 在接收代码段加入ds_refresh, 如要刷新0号图形, 则加入ds_refresh(0) 在&quot;高级&quot;设定中加入共享数据集设定, 把ws_data映射到0号图形即可 代码段参考 # let ws_data = [[&#39;初始化&#39;,&#39;V&#39;],[&#39;A&#39;,&#39;2&#39;]]; let ws = null; if(&#39;webSocket&#39; in window){ print(&#39;支持webSocket&#39;); ws = new webSocket(&#39;ws://127.0.0.1:2222/abc&#39;); //连接成功 ws.onopen = function(){ print(&#39;ws连接成功&#39;); } //接收消息 ws.onmessage = function(evt){ ws_data = evt.data; ds_refresh(0); } } else{ print(&#39;浏览器不支持ws&#39;) } </description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>数据源配置方法 # 查询方法 # 更多查询方法参考 # 模糊查询 body = { &#39;query&#39;: { # 查询命令 &#39;match&#39;: { # 查询方法：模糊查询（会被分词）。比如此代码，会查到只包含：“我爱你”， “中国”的内容 &#39;name&#39;: &#39;刘&#39; } }, &#39;size&#39;: 20 # 不指定默认是10，最大值不超过10000（可以修改，但是同时会增加数据库压力） } term，精准单值查询 # 注：此方法只能查询一个字段，且只能指定一个值。类似于mysql中的where ziduan=&#39;a&#39; body ={ &#39;query&#39;:{ &#39;term&#39;:{ &#39;ziduan1.keyword&#39;: &#39;刘婵&#39; # 查询内容等于“我爱你中国的”的数据。查询中文，在字段后面需要加上.keyword # &#39;ziduan2&#39;: &#39;liuchan&#39; } } } erms，精准多值查询 #此方法只能查询一个字段，但可以同时指定多个值。类似于mysql中的where ziduan in (a, b,c...) body ={ &#34;query&#34;:{ &#34;terms&#34;:{ &#34;ziduan1.keyword&#34;: [&#34;刘婵&#34;, &#34;赵云&#34;] # 查询ziduan1=&#34;刘婵&#34;或=赵云...的数据 } } } multi_match，多字段查询 # 查询多个字段中都包含指定内容的数据 body = { &#34;query&#34;:{ &#34;multi_match&#34;:{ &#34;query&#34;:&#34;我爱你中国&#34;, # 指定查询内容，注意：会被分词 &#34;fields&#34;:[&#34;ziduan1&#34;, &#34;ziduan2&#34;] # 指定字段 } } } prefix，前缀查询 body = { &#39;query&#39;: { &#39;prefix&#39;: { &#39;ziduan.</description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 应用场景 # 当无法在python中找到连接库时, 你还可以采用jdbc的连接方式
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使用方法 # 首先您需要安装jdbc的包 pip install JayDeBeApi 在任意的一个仪表盘的 &ldquo;模板&rdquo; 编辑器中, 点击上传资源的图标上传相应的jdbc JAR包即可 新建连接的方式, 以下使用impala为例 </description>
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<description>用于获取kafka指定分区的最后一条记录, 用于实时场景 使用方法参考&quot;自定义数据源&quot; 以下为参考代码:
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def dataset(*args, **kwargs): &#34;&#34;&#34; 返回查询数据集 :return: 二维数组或JSON字典 &#34;&#34;&#34; from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition import json sqlList = args[0] # 数据集编辑界面的输入已按分号拆分成数组 [sql1, sql2...] config = args[1] # 相关的配置字典{&#39;host&#39;,&#39;port&#39;,&#39;user&#39;,&#39;password&#39;,&#39;db&#39;} # 插入你的数据查询及处理代码, 生成result即可 result = {} consumer = KafkaConsumer(sasl_mechanism=&#39;PLAIN&#39;, security_protocol=&#39;SASL_PLAINTEXT&#39;, sasl_plain_username=config[&#39;user&#39;], sasl_plain_password=config[&#39;password&#39;], bootstrap_servers=config[&#39;host&#39;], auto_offset_reset=&#39;earliest&#39;, api_version=(1, 0, 0), consumer_timeout_ms=50, value_deserializer=lambda v: json.loads(v.decode(&#39;utf-8&#39;)), ) topic = sqlList[0] partition = int(config[&#39;db&#39;]) tp = TopicPartition(topic=topic, partition=partition) consumer.assign([tp]) end_offsets = consumer.end_offsets([tp]).get(tp) # 获取当前消费者最大偏移量 consumer.seek(tp, offset=end_offsets-1) for message in consumer: result = message.</description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>使用方法 # 连接池正常配置即可 数据集开发中，填写查询需求： {&#34;db&#34;: &#34;db1&#34;, &#34;table&#34;: &#34;tb1&#34;, &#34;filter&#34;: {&#34;name&#34;: &#34;Zarten&#34;}, &#34;projection&#34;: {&#34;_id&#34;: 0}, &#34;sort&#34;: [[&#34;_id&#34;, 1]], &#34;limit&#34;: 10} 由于返回的字典格式， 如需转化成二维数组， 可使图形中的转化函数ds_mapToList
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let dataset=ds_mapToList(__dataset__); 参数说明： # 除table，其它都为可选参数
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参数 说明 样列 db 数库名,默认连接设定中db名 table 表名[必填] filter 筛选项,具体用法参考下文 {&ldquo;name&rdquo;: &ldquo;Zarten&rdquo;,&ldquo;date&rdquo;:&ldquo;2020-10-01&rdquo;} projection 显示列 {&ldquo;name&rdquo;: 1,&ldquo;date&rdquo;:1} sort 排序，-1为降序 [[&ldquo;date&rdquo;, -1]] limit 限定返回数量 filter条件说明 # 且条件
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{&#34;age&#34;:{&#34;$gt&#34;:22}, &#34;name&#34;:{&#34;$regex&#34;:&#34;user&#34;}} 或条件
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{ &#34;$or&#34;: [ {&#34;age&#34;: {&#34;$gt&#34;: 22}}, {&#34;name&#34;: {&#34;$regex&#34;: &#34;user&#34;}} ] } 比较查询 $lt和&lt;，$lte和&lt;=，$gt和&gt;，gte和&gt;=，ne和!=是一一对应的
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{&#34;field_name&#34;: {&#34;$lt&#34;: value, &#34;$gt&#34;: value}} 关联查询$in和$nin</description>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/2.%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AF%B4%E6%98%8E/%E7%89%B9%E6%AE%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90/promitheus%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%BA%90/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>数据源配置方法 # 驱动: prometheus 连接地址: http://ip:9090
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查询方法 # 输入常规查询命令即可 返回值为prometheus标准json, 你需要在图形编辑器中使用js处理数据
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let dataset=__dataset__; //获取返回值列表中的第一值 dataset = dataset.data.result[0].value; print(dataset) 处理数据样列 # 如获得的数据
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{ &#34;status&#34;:&#34;success&#34;, &#34;data&#34;:{ &#34;resultType&#34;:&#34;vector&#34;, &#34;result&#34;:[ {&#34;metric&#34;:{&#34;__name__&#34;:&#34;starrocks_fe_routine_load_jobs&#34;,&#34;group&#34;:&#34;fe&#34;,&#34;instance&#34;:&#34;xxx:8030&#34;,&#34;job&#34;:&#34;StarRocks_Cluster01&#34;,&#34;state&#34;:&#34;CANCELLED&#34;}, &#34;value&#34;:[1671188429.573,&#34;0&#34;] }, {&#34;metric&#34;:{&#34;__name__&#34;:&#34;starrocks_fe_routine_load_jobs&#34;,&#34;group&#34;:&#34;fe&#34;,&#34;instance&#34;:&#34;xxx:8030&#34;,&#34;job&#34;:&#34;StarRocks_Cluster01&#34;,&#34;state&#34;:&#34;NEED_SCHEDULE&#34;}, &#34;value&#34;:[1671188429.573,&#34;2&#34;]} ... ] } } 图形中处理成smartchart标准格式
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//处理prometheus let df = __dataset__; let result = df.data.result; let dataset = [[&#39;instance&#39;,&#39;state&#39;,&#39;qty&#39;]]; //二维表头 for(let item of result){ let pmetric = item.metric; let pvalue = item.value; dataset.push([pmetric.instance,pmetric.state,pvalue[1]]); } dataset = ds_pivot(dataset); //列转行 如果带时序的, 数据处理参考</description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>应用场景 # 你可能会有这样的一些需求, 展示数据是要通过外部的程序计算好,如一些实时的计算场景,用spark计算好的数据 或爬虫爬取的数据, 然后写入redis或nosql的数据库,最后由前端图形直接展示或数据下载,SmartChart支持这一块的应用
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使用方法 # 你可以创建一个redis的连接池, 然后按照通用的方法建立数据集 不同的是, 数据集的SQL区不再是写sql代码, 而只需要写redis中的keyname
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如redis中存储的数据是keyname 为 &ldquo;指标A&rdquo;, 数据 &lsquo;{&ldquo;长沙&rdquo;:1,&ldquo;上海&rdquo;:2}&rsquo; 这样我们只需要在数据集中写上
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指标A 即可, 最后你会得到{&ldquo;长沙&rdquo;:1,&ldquo;上海&rdquo;:2}的返回结果
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如果你需要的是表格格式, 那么你只需要往redis中存入一个二维数组, 比如: [[&ldquo;省份&rdquo;,&ldquo;数量&rdquo;],[&ldquo;长沙&rdquo;,1],[&ldquo;上海&rdquo;,2]]
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注意数据存入redis为字符串格式,你可使用python的json.dumps来生成字符串格式存入
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当然我们也支持同一个数据中获取多个keyname # 比如还有一个&quot;指标B&quot;, 数据是'12345' 我们可以同时写上两个指标,用分号隔开:
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指标A;指标B 最后你会得到的结果是: { &ldquo;指标A&rdquo;:{&ldquo;长沙&rdquo;:1,&ldquo;上海&rdquo;:2}, &ldquo;指标B&rdquo;:12345 }</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>常规的连接池的设定, 大家应该都很清楚了, Smartchart也支持sqlalchemy连接, 对于一些smartchart不支持的数据源可以使用此方法 配置方法: 只用填以上内容, 其它可留空 连接地址的写法参考sqlalchemy说明:
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可选参数。一个标准的链接URL是这样的： dialect+driver://username:password@host:port/database dialect，是数据库类型，大概包括：sqlite, mysql, postgresql, oracle, or mssql. driver，是使用的数据库API，驱动，连接包，随便叫什么吧。 username，用户名 password，密码 host，网络地址，可以用ip，域名，计算机名，当然是你能访问到的。 port，数据库端口。 databas，数据库名。 其实这些也就dialect和dirver需要解释。 二：连接sqlite3 1，驱动 sqlite3是个文件数据库，不需要什么驱动，或者说python内置了驱动。 2，标准连接参数 # sqlite://&lt;nohostname&gt;/&lt;path&gt; 没有hostname 3，各种链接参数 # 相对路径，就是这个python文件同目录下foo.db engine = create_engine(&#39;sqlite:///foo.db&#39;) #绝对路径 #Unix/Mac下用四条////表示 engine = create_engine(&#39;sqlite:////absolute/path/to/foo.db&#39;) #Windows下用三条///加盘符路径用两条\\ engine = create_engine(&#39;sqlite:///C:\\path\\to\\foo.db&#39;) #Windows 也可以这么用三条///加盘符路径用一条\ engine = create_engine(r&#39;sqlite:///C:\path\to\foo.db&#39;) #数据库建在内存里。URI保持为空即可 engine = create_engine(&#39;sqlite://&#39;) 三：连接mysql（mariadb） sqlalchemy默认使用mysql-python作为链接驱动，既default模式 选哪种驱动，就装哪个包。 1，default默认链接方式 engine = create_engine(&#39;mysql://scott:tiger@localhost/foo&#39;) 2，# mysql-python，声明使用mysql-python驱动 engine = create_engine(&#39;mysql+mysqldb://scott:tiger@localhost/foo&#39;) 3，MySQL-connector-python 声明使用MySQL-connector-python驱动（推荐使用） engine = create_engine(&#39;mysql+mysqlconnector://scott:tiger@localhost/foo&#39;) 4，OurSQL 声明使用OurSQL驱动 engine = create_engine(&#39;mysql+oursql://scott:tiger@localhost/foo&#39;) 四：连接Microsoft SQL Server sqlalchemy默认使用 pyodbc作为链接驱动。 1，pyodbc engine = create_engine(&#39;mssql+pyodbc://scott:tiger@mydsn&#39;) 2，pymssql engine = create_engine(&#39;mssql+pymssql://scott:tiger@hostname:port/dbname&#39;) 五：连接PostgreSQL PostgreSQL默认使用 psycopg2作为链接驱动，既default模式 1， default engine = create_engine(&#39;postgresql://scott:tiger@localhost/mydatabase&#39;) 2，psycopg2 engine = create_engine(&#39;postgresql+psycopg2://scott:tiger@localhost/mydatabase&#39;) 3， pg8000 engine = create_engine(&#39;postgresql+pg8000://scott:tiger@localhost/mydatabase&#39;) 六：连接Oracle Oracle可能只有 cx_oracle一个驱动包，既default模式和声明模式一样。 1，default engine = create_engine(&#39;oracle://scott:tiger@127.</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>用于smart-vector向量数据库 使用方法参考&quot;自定义数据源&quot; 以下为参考代码, 企业级向量化方案需专业版本:
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from smart_chart.common.smartvector import SmartVectorDB, Text2VecEmbeddingFunction text_vector = Text2VecEmbeddingFunction() def dataset(*args, **kwargs): promote = args[0][0] db_config = args[1] table = db_config.get(&#39;table&#39;, &#39;vectors_key&#39;) return SmartVectorDB(db_config=db_config, text_vector=text_vector, table=table).get(promote) def insert_dataset(*args, **kwargs): contents = args[0] table = args[1] connect_dict = args[3] docIndex = contents[0].index(&#39;document&#39;) contents[0].append(&#39;embedding&#39;) for item in contents[1:]: item.append(str(text_vector(item[docIndex])[0])) SmartVectorDB(db_config=connect_dict, text_vector=text_vector)._execute_load(contents, table) return len(contents) - 1 </description>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description> 数据源配置方法 # 驱动: smtpmail 连接地址: smtp.xxx 库名:为空采用SMTP, 非空采用SMTP_SSL
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查询方法 # 在数据集编辑器加直接输入
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{ &#34;tolist&#34;:&#34;xx@qq.com&#34;, &#34;sub&#34;:&#34;测试&#34;, &#34;content&#34;:&#34;&lt;h3&gt;测试一下&lt;/h3&gt;&#34; } tolist:邮件清单, 可以使用逗号分隔 sub:邮件标题 content: 支持html格式的邮件内容 </description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<description>模式开启 # 需要开启模板开发模式, 并开启basevue模板 在Body加入组件 # &lt;!--表格--&gt; &lt;div class=&#34;smtdrag&#34; id=&#34;id_1654907858638&#34;&gt; &lt;el-table :data=&#34;tableData.slice((currentPage-1)*pageSize, currentPage*pageSize)&#34; height=&#34;100%&#34; size=&#34;mini&#34; header-cell-class-name=&#34;tablehead&#34; border style=&#34;width: 100%&#34;&gt; &lt;el-table-column v-for=&#34;item in tableHead&#34; :label=&#34;item.label&#34; :property=&#34;item.prop&#34; sortable&gt; &lt;/el-table-column&gt; &lt;/el-table&gt; &lt;!--表格结束--&gt; &lt;!--分页控件--&gt; &lt;el-pagination align=&#39;center&#39; @size-change=&#34;handlerSizeChange&#34; @current-change=&#34;handlerCurrentChange&#34; :current-page=&#34;currentPage&#34; :page-size=&#34;pageSize&#34; layout=&#34;total,sizes,prev,pager,next,jumper&#34; :total=&#34;tableData.length&#34; &gt;&lt;/el-pagination&gt; &lt;!--分页控件结束--&gt; &lt;/div&gt; 在JS区域加入 # var vapp = new Vue({el: &#39;#vue_app&#39;, delimiters: [&#39;{[&#39;, &#39;]}&#39;], data: { tableData:[], //表数据 tableHead:[], //表头 currentPage:1, total:20, pageSize:10 }, methods: { //处理分页数量 handlerSizeChange(val){ this.currentPage = 1; this.</description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>快速应用基础图形组件 # 你可使用如下方式选择&quot;图形&quot;&ndash;&gt;&ldquo;基础图形&rdquo; 点击即可一键进行应用 可以在图形商店中找到更多已转化好的Smartchart图形 我们只放了基础图形,因为你可以通过简单修改配置转化为各种图形,如线性面积图, 柱形堆叠图.. 理解ECharts基础概念 # 只需要围绕option进行定制设定。echarts使用 option 来描述其对图表的各种需求，包括：有什么数据、要画什么图表、图表长什么样子、含有什么组件、组件能操作什么事情等等。简而言之，option 表述了：数据、数据如何映射成图形、交互行为。
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系列（series） # 组件（component） # 在系列之上，echarts 中各种内容，被抽象为“组件”。例如，echarts 中至少有这些组件：xAxis（直角坐标系 X 轴）、yAxis（直角坐标系 Y 轴）、grid（直角坐标系底板）、angleAxis（极坐标系角度轴）、radiusAxis（极坐标系半径轴）、polar（极坐标系底板）、geo（地理坐标系）、dataZoom（数据区缩放组件）、visualMap（视觉映射组件）、tooltip（提示框组件）、toolbox（工具栏组件）、series（系列）、&hellip; 组件的定位 # 多数组件和系列，都能够基于top / right / down / left / width / height 绝对定位(坐标基于echarts容器)。
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其中，他们每个值都可以是： 绝对数值（例如 bottom: 54 表示：距离 echarts 容器底边界 54 像素）。 或者基于 echarts 容器高宽的百分比（例如 right: &lsquo;20%&rsquo; 表示：距离 echarts 容器右边界的距离是 echarts 容器宽度的 20%）。 如下图的例子，对 grid 组件（也就是直角坐标系的底板）设置 left、right、height、bottom 达到的效果。 坐标系 # 如下图, 不同系列映射到不同的坐标系 快速应用配置项 # 在您理解了echarts的配置方法后,你可以在&quot;参考&quot;的菜单中找到对应的常用参考项 Echarts的配置项目非常多, 如果需要更多配置, 您可以参考 速查手册</description>
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<title></title>
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<description> 应用场景 # 可以快速复用已开发好的图形组件
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本地管理自定义组件 # 如下图,点击图形编辑器中的菜单,即可管理和查看自定义图形列表 点击&quot;加入样列&quot;即可把当前图形加入到样列清单, 点击&quot;取消样列&quot;即可将所选样列移除样列清单 云管理,在图形商店中保存你的图形 # 这样你就可以在图形商店看到你的图形进行重复利用 </description>
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<title></title>
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<description>应用场景 # Smartchart提供了很多通用的图形,你可以在商店中直接使用 如果要个性化,需要你进行自定义,比如你可能需要在同一个图上展示柱形图和线性图
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开发前建意先观看视屏, 了解基础说明, 视屏有点老和现在界面不一样, 目前很多功能已经做成可视化配置, 理解过程即可, 具体以文档为准
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Smartchart图形开发 Smartchart数据库与图形的对话 Smartchart图形开发一 Smartchart图形开发二 获取原生echarts图形 # 首先我们在ECHART官网可能找一个你喜欢的图形, 如下简单柱形图链接: 打开我们可以看对应的option:
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option = { xAxis: { type: &#39;category&#39;, data: [&#39;Mon&#39;, &#39;Tue&#39;, &#39;Wed&#39;, &#39;Thu&#39;, &#39;Fri&#39;, &#39;Sat&#39;, &#39;Sun&#39;] }, yAxis: { type: &#39;value&#39; }, series: [{ data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130], type: &#39;bar&#39; }] }; 转化为smartchart图形 # 复制到Smartchart图形编辑器， 点击菜单工具&ndash;&gt;转化为smartchart， 会自动进行初步转化 接下来我们就进行下改造, 请注意对比, 你只需照着复制即可
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let dataset = __dataset__ //传入dataset let legend_label = ds_rowname(dataset) //可选, 自动获取legend let xlabel = dataset[0].</description>
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<description>应用场景 # 输入控件,如输入框,筛选器,多选,按钮&hellip; 显示组件, 文本, 图片, 视屏&hellip; 表格组件 如果你还不熟悉html, 建意先花几分钟看下文档, 推荐 HTML基础 实际应用中有不熟悉的组件, 你都可以通过baidu搜索到, 如时间选择器 html组件转化为smartchart组件 # 比如我们要实现一个有多选项和按钮的网页元素 从各大搜索平台上我们可以找到html的代码是：
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&lt;label&gt;&lt;input type=&#34;checkbox&#34;&gt;孙尚香&lt;/label&gt; ..... &lt;button id=&#39;id_select0&#39;&gt;提交&lt;/button&gt; 那么我们可以直接在图形编辑器写上
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let dataset=__dataset__; let table = &#39;&#39;; table = `&lt;label&gt;&lt;input type=&#34;checkbox&#34;&gt;孙一香&lt;/label&gt; &lt;label&gt;&lt;input type=&#34;checkbox&#34;&gt;孙二香&lt;/label&gt; &lt;label&gt;&lt;input type=&#34;checkbox&#34;&gt;孙三香&lt;/label&gt;` table = table + &#34;&lt;button id=&#39;id_select0&#39;&gt;提交&lt;/button&gt;&#34; dom__name__.innerHTML=table; 但是由于我们是要通过传入的数据动态变化的，所以只需要做简单修改
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let dataset=__dataset__; let table = &#39;&#39;; for (let i=1;i&lt;dataset.length;i++){ table = `${table}&lt;label&gt;&lt;input type=&#34;checkbox&#34;/&gt;${dataset[i][0]}&lt;/label&gt; ` } table = table + &#34;&lt;button id=&#39;id_select__name__&#39;&gt;提交&lt;/button&gt;&#34; dom__name__.innerHTML=table; 所有html你都可以进行转化成smartchart组件， 你可以通过学习”万能表格系列视屏“ 来了解通用组件开发 第一波 第二波 第三波</description>
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<description> 关于页面日志查看 # 大家可能比较熟悉使用F12来查看网页日志, 但有的同学会觉得这不够方便, 所以 smartchart加入了可以页面直接显示日志的功能
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在仪表盘中显示 # 你只需要点击如下菜单, 即可切换是否显示日志 当在刷新页面或执行时, 日志将直接显示在右下角中, 而且还能显示出对应出错的图表序号 在图形中显示 # smartchart基于python的使用习惯, 重定义的专用的日志打印函数print 你可以在图形编辑器中使用些函数即可打印日志 比如看看鼠标放在echarts图上params, 在编辑界面和console中都能看到日志, 方便你进行调试 更多应用 # 不仅仅这些, 你可能会想写太多打印日志, 上线了不好 smartchart已为你想到这些, 如果你在仪表盘中没有开启日志显示, print函数是不会打印任何日志
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有了仪表盘日志显示, 我们还能做更多的事情, 比如实时显示你拖拽的坐标, 让你精确定位 </description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>应用场景 # 在图形开发中，我们可能需要使用js对传递过来的数据进行处理
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图形中可用转化函数 # 数据集转化 # 函数名 函数说明 样列 ds_transform(dataset) 行列转置 ds_createMap(dataset) 将数组生成结果表示为key-&gt;[], 常用于echarts指定数据 ds_createMap_all(dataset) 将二维数组转成字典[{A:A1,B:B1,C:C1},&hellip;], 常用于饼图 ds_mapToList(dataset) 将字典还原成二维数组, 常用于将nosql(mongodb,es..)数据源数据处理 ds_pivot(dataset) 将二维数组(维度,维度,值)的第二列的维度透视为行 ds_distinct(dataset) 对单个或多个二维数组去重 ds_filter(dataset, fun) fun为函数如: item=&gt;item[0]==&lsquo;顺德&rsquo; ds_sort(dataset, index=0, asc=true) 按照列序号排序,默认升序,index参数可以是函数,如(a,b)=&gt;a.qty-b.qty ds_remove_column(dataset,remove_list=[0]) 默认移除第一列, 也要移除指定的多个列 ds_split(data,sep=&rsquo;,&rsquo;,head_add=[]) 将第一列拆分成多个字段,默认逗号分隔, 如果不传表头,取SQL中的字段名拆分 数据集关联 # 函数名 函数说明 样列 ds_leftjoin(a,b) 按照第一列左关联两个数据集 ds_crossjoin(a,b) ds_fulljoin(a,b) ds_union(a,b) 合并两个数据集,取第一个数据集的表头 数据集刷新 # 函数名 函数说明 样列 ds_param(name) 传入参数名,获取图形点击时传递来的参数值 ds_setParam(&lsquo;参数名&rsquo;, 参数值) 设定全局参数, 此方法将自动判断当参数值为空时, 删除参数回到初始未传参状态 ds_refresh(序号, param=filter_param) 刷新图形,默认采取全局参数刷新,也可指定param,参数为字典{&ldquo;参数名&rdquo;:&ldquo;值&rdquo;,&hellip;} 数据处理 # 函数名 函数说明 样列 ds_rowname(dataset,start_row=1,column=0) 获取指定列的数据, 常用于获取维度 ds_toThousands(num) 转逗号分隔的千分位 ds_round(num,qty=2) 小数点处理, 默认保留两位小数 Excel数据集 # 函数名 函数说明 样列 ds_excel_refresh(dataset) 刷新复杂报表, dataset格式:{df0:二维数组, df1:二维数组,.</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>在做自定义html组件的时候你可能需要用得上：
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一、向上遍历
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parent() 获取元素的直接父元素 $(&#34;span&#34;).parent().css({ &#34;color&#34;:&#34;red&#34;, &#34;border&#34;:&#34;1px solid red&#34; }) parents() 获取元素的祖先元素，直到根元素html $(&#34;span&#34;).parents().css({ &#34;color&#34;:&#34;red&#34;, &#34;border&#34;:&#34;1px solid red&#34; }) parentsUntil() 向上查找直到遇见某个祖先元素为止 $(&#34;span&#34;).parentsUntil(&#34;div&#34;).css({ //向上查找直到遇见div元素为止 &#34;color&#34;:&#34;red&#34;, &#34;border&#34;:&#34;1px solid red&#34; }) 二、向下遍历
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1. children() 查找子元素[按照从属关系] $(&#34;ul&#34;).children(&#34;li:first-child&#34;) 2. find() 按照指定的条件向下查找 $(&#34;ul&#34;).find(&#34;span&#34;) 三、水平遍历
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1. siblings() 获取元素的所有兄弟元素 $(&#34;.start&#34;).siblings().css({color:&#34;red&#34;,border:&#34;2px solid red&#34;}) 2. next() 获取元素的下一个兄弟元素 $(&#34;.start&#34;).next().css({color:&#34;red&#34;,border:&#34;2px solid red&#34;}) 3. nextAll() 获取其后的所有兄弟元素 $(&#34;.start&#34;).nextAll().css({color:&#34;red&#34;,border:&#34;2px solid red&#34;}) 4. nextUntil() 查找后面所有的兄弟元素，直到遇见某个元素为止 $(&#34;.start&#34;).nextUntil(&#34;li:last-child&#34;).css({color:&#34;red&#34;,border:&#34;2px solid red&#34;}) 5. prev() 查找上一个兄弟元素 $(&#34;li.start&#34;).prev().css({color:&#34;red&#34;,border:&#34;2px solid red&#34;}) 6. prevAll() 查找上面所有的兄弟元素 $(&#34;li.</description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>Smartchart内置了LineUp图形 LineUp is an interactive technique designed to create, visualize and explore rankings of items based on a set of heterogeneous attributes. LineUp图形参考
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ds_loadcss(&#39;smt_LineUp&#39;); ds_loadjs(&#39;smt_LineUp&#39;); let dataset = __dataset__; dataset = ds_createMap_all(dataset); try{Ljs__name__.destroy()}catch{} Ljs__name__ = LineUpJS.asTaggle(dom__name__, dataset); // 点击选中行响应动作 Ljs__name__.on(LineUpJS.LineUp.EVENT_SELECTION_CHANGED, (selection) =&gt; { console.log(Ljs__name__.data._data[selection]); //通过以上log可以查看到数据格式， 以下就是标准的联动写法 filter_param[&#39;LineupParam&#39;] = Ljs__name__.data._data[selection].xx ds_refresh(2); }); //更多响应动作 Ljs__name__.on(LineUpJS.LineUp.EVENT_HIGHLIGHT_CHANGED, (highlight) =&gt; { }); // document.querySelector(&#39;button#select&#39;).addEventListener(&#39;click&#39;, () =&gt; { // Ljs__name__.setSelection([1, 2, 3]); // }); // document.querySelector(&#39;button#highlight&#39;).addEventListener(&#39;click&#39;, () =&gt; { // Ljs__name__.</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>在&quot;模板&quot;中加载图标资源 使用方法, 可参考 font-awesome菜鸟教程 V5图标名称参考, 也可以 图标样列查询 </description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>通用滚动 # 例如你的html如下
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&lt;div id=&#34;smtid&#34; style=&#34;height:100%&#34;&gt; &lt;ul&gt; &lt;li&gt;smartchart&lt;/li&gt; &lt;li&gt;bigdata&lt;/li&gt; &lt;li&gt;echarts&lt;/li&gt; &lt;li&gt;make it great&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; &lt;/div&gt; 你只需要在图形中使用以下函数, 即可实现在无缝滚动
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//smtid是滚动容器的ID ds_liMarquee(&#39;#smtid&#39;) //如果 class=&#34;smtclass&#34;, 那么也可以使用类选择器 ds_liMarquee(&#39;.smtclass&#39;) 我们也可以使用更多的配置方法
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marconfig={ playtime: 3000, //滚动3秒 pausetime: 3000, //停3秒 config:{ direction: &#39;up&#39;,//向上滚动 runshort: false,//内容不足时不滚动 scrollamount: 20//速度 } } //传入自定义配置 ds_liMarquee(&#39;#smtid&#39;, marconfig) 更多config说明:
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名称 类型 默认值 说明 direction 字符串 left 滚动方向，可选 left / right / up / down loop 整数 -1 循环次数，-1 为无限循环 scrolldelay 整数 0 每次重复之前的延迟 scrollamount 整数 50 滚动速度，越大越快 circular 布尔值 true 无缝滚动，如果为 false，则和 marquee 效果一样 drag 布尔值 true 鼠标可拖动 runshort 布尔值 true 内容不足是否滚动 hoverstop 布尔值 true 鼠标悬停暂停 xml 布尔值 false 加载xml 文件 inverthover 布尔值 false 反向，即默认不滚动，鼠标悬停滚动 内置滚动表格 # smartchart内置了滚动表格, 可以一键生成</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>smartchart默认只会引echarts的基础图形, 如需使用更多图形,可在模板javascript标签中自行引用
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中国地图 &lt;script src=&#34;/static/smartchart/opt/smt_china.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; 世界地图 &lt;script src=&#34;/static/smartchart/opt/smt_world.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; 统计图 &lt;script src=&#34;/static/smartchart/opt/smt_ecStat.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; 水球图 &lt;script src=&#34;/static/smartchart/opt/smt_liquidfill.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; 词云 &lt;script src=&#34;/static/smartchart/opt/smt_wordcloud.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; 百度地图 &lt;script type=&#34;text/javascript&#34; src=&#34;https://fastly.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/extension/bmap.min.js&#34;&gt;&lt;/script&gt; </description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>Recent content on Smartchart开发手册</description>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>SmartChart布局说明 # 推荐先观看视屏了解 smartchart布局方式
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容器说明 # 容器 说明 定位容器 用于图形定位, 有拖拽和栅格两种. 在界面上新增时会自带;在模板编辑中新增图形时需自行加入容器 图形容器 用于图形选择, 使用id选择器, 如序号为2的容器, 选择器为#container_2 图形 可视化的实际单位, 如选择图形中的table标签, 可使用#container_2 table 6.0版本中拖拽布局方式已可同时满足电脑端/移动端的需求
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响应式布局 # 当你新增一个栅格图形时, smartchart会给你一段默认的代码
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&lt;div class=&#34;el-col-xs-24 el-col-md-24&#34; style=&#34;padding:0.2rem;height:50%;&#34; &gt; &lt;div style=&#34;height:100%;&#34; id=&#34;container_{name}&#34;&gt;&lt;/div&gt; &lt;/div&gt; el-col-md-24 : 电脑端宽度设定 控制图形父容器的宽度, 整行分成24个栅格, 如果你想让图形占一半, 就可以改成el-col-md-12 el-col-xs-24 ：移动端宽度设定 padding:0.5% 0.5%: 控制图形的上下, 左右内边距, padding: 上 右 下 左 比如你想要图形在容器中往下走一点, 你可写成 padding: 1% 0 0 0 height:50%; 盒子的高度, 相对于父容器的高度， 最外层即浏览器高度 推荐使用拖拽布局（PRO) # 只是用响应式布局可能对于复杂的布局不是很方便, 你也可以采用拖拽绝对定位的方法, 这样你可以随意指定图形的所在位置.</description>
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<title></title>
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<description>拖拽很方便, 但是精确对齐还是有些手抖
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网格辅助 # 你可以点击仪表盘工具栏中的info 图标切换网格显示 每一格为1rem 自动对齐 # 你可以在&quot;模板&quot; &ndash;&gt; &ldquo;转化&rdquo; 中找到这个功能
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首先我们随意拖拽了一些组件 然后选中拖拽代码段, 点&quot;拖拽对齐&quot; 后 点&quot;保存&quot; 就可以查看对齐后的效果了, 再进行下拖拽微调, 重复以上动作到满意 </description>
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<title></title>
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<description>对于仪表盘中不再使用的数据集，你可能会考虑删除 首先smartchart推荐你不做删除，因为你可以保留他， 当你下次有新增数据集的需求时再拿出来 所以优先推荐使用隐藏的方法,你可以在数据集编辑界面找到他 如果你实在需要删除，可以在“报表”界面先中不需要容器后，选中删除，后保存</description>
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</item>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<title></title>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>使用场景 # 需要使用图表联动效果 数据服务接口开发 使用魔法方法(smartchart独创,拒绝抄袭) # 基础原理 # 1. $参数名 : 当有传递参数时将替换相关的值 2. /* ... $参数名 ... */ : 当参数写在这个区间时, 如果外部没有传入参数, 会自动忽略这一段代码 3. -- : 标识之后单行的代码会被忽略 常见组合应用 # 理解以下样列后, 可录活使用组合出各种可能的需求
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常规用法 select xx from table_name where calmonth = &#39;$month&#39; 默认参数: 实现在不传参数时默认参数是当前月份 select xx from tablename where calmonth =/*&#39;$calmonth&#39; -- */ to_char(sysdate,&#39;YYYYMM&#39;) 假设没有传递参数, 那么/* .. */将会消失, 即真正的查询是: select xx from tablename where calmonth = to_char(sysdate,&#39;YYYYMM&#39;) 假设有传递参数, 比如calmonth=202305, 那/* .. */打开, 查询会是这样 select xx from tablename where calmonth = &#39;202305&#39; -- to_char(sysdate,&#39;YYYYMM&#39;) 由于&#34;--&#34; 会忽略掉之后整行的代码, 所以真正的查询就是 select xx from tablename where calmonth = &#39;202305&#39; 多个参数: 注意使用1=1及and的位置 select xx from tablename where 1=1 /* and city = &#39;$city&#39; */ /* and calmonth =&#39;$calmonth&#39;*/ 维度变化: 将字段当成参数 select /*$calmonth,*/ city, count(1) as qty from tablename group by /*$calmonth,*/ city 维度变化: 当传入月份条件时, 按城市,月份的数据, 不传参数时只看按城市的总数 select /*月份, -- $Month */ 城市, sum(度量) from tablename where 1=1 /* and 月份 &gt; &#39;$Month&#39; */ group by 城市 /*,月份 -- $Month*/ 高级开关应用 # 以上应用可以通过参数是否有传递,来实现开关代码段的效果, 有些场景可能还希望通过参数值来进行代码段的开关 如下代码可以实现当传递参数type=1 或 type=2 时执行不同的代码段 使用 &ldquo;$参数__值&rdquo; 的方式做为开关</description>
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</item>
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<title></title>
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<link>https://help.smartchart.cn/docs/5.%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%8F%8A%E8%81%94%E5%8A%A8%E9%92%BB%E5%8F%96/%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E8%81%94%E5%8A%A8%E9%92%BB%E5%8F%96/</link>
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<pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
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<description>数据集准备 # 在需要进行联动的数据集中SQL写法请参考&quot;参数编写方法&quot;章节 select ... from tablename /* where xxxx = &#39;$参数名&#39; */ 建意观看视屏比较容易理解: 数据联动说明 常规方法 # 比如需要点击0号图形, 指定其它图形联动
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只需要打开0号图形的数据集编辑页面, 点击标题的位置 然后输入相关的参数即可, 以下为sample 参数值设定的方法, 你可以先留空, 然后保存, F12打开浏览器调试方法
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点击0号图形你需要点击的动作, 可以在调试窗口的console看到输入的log
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比如我们需要传递的参数值是&quot;廉颇&quot;, 那么取数据的方法就是data.name, 你把这个填入即可 这样就实现按所选数据或所选系列钻取/联动了, 重新点击当前所选, 恢复原来的
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在图形编辑器中, 可以使用函数 ds_param(&lsquo;参数名&rsquo;) 来获取传入的参数值
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高级定制方法 # 如有更多个性化需求,可在需要点击的图形中加入以下动作响应用代码 仅需修改的是序号和参数名 比如当图形被点击时, 传入多个参数进行联动 myChart__name__.on(&#39;click&#39;, function(params){ let myparam = params.seriesName; //获取点击的值 ds_setParam(&#39;参数名&#39;, myparam); //填写你的数据集的SQL设定中对应的参数名 ds_setParam(&#39;参数名2&#39;, myparam2); //你可以赋值给多个参数 ds_refresh(3); //3 为你要刷新图形序号 }); 函数方法说明 ds_setParam(&#39;参数名&#39;, 参数值) //此方法将自动判断当参数值为空,null或0时, 删除参数回到初始未传参状态 //所以请注意此方法无法传递参数空,null及0, 如需传递请将0转化成字符 //如果你的参数中存在非法字符如&amp;=, 你可以使用js的encodeURIComponent函数进行转义后赋值 你还可以实现钻取到另外一个报表 myChart__name__.</description>
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<description>通用实现方式 # SMARTCHART实现筛选最简单的方法只需要配一个控件即可:
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建立一个筛选清单数据集, 自动获取筛选的列表,那么可以这么写
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select xxxx as city from tablename..... -- 则会生成一个如下的数据集: [[&#39;city&#39;],[选项1],[选项2],..] 良好的习惯, 先保存在数据集 然后在筛选器数据集中的js编辑器(图形编辑器),填下如下代码:
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//如要要美化, 自已加样式, 只要保证id=&#34;id_select__name__&#34; let dataset=__dataset__; let table =&#39;&lt;span&gt;标题&lt;/span&gt;&lt;select id=&#34;id_select__name__&#34;&gt;&#39;; table = table + &#39;&lt;option value=&#34;&#34; selected&gt;----&lt;/option&gt;&#39;; for(let i=1;i&lt;dataset.length;i++){ table = table + &#39;&lt;option&gt;&#39; + dataset[i][0] + &#39;&lt;/option&gt;&#39;; } table = table + &#39;&lt;/select&gt;&lt;/div&gt;&lt;/div&gt;&#39; dom__name__.innerHTML=table; 这个时候你已经可以看到筛选器了
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现在我们来设定联动效果
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假设需要被筛选的数据集的SQL这样写,数据集的序号是0 那么在需要被联动的数据集中,如使用pcity做为参数写查询, 比如:
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select xx, xx, xx from tablename /* where xx = &#39;$pcity&#39; */ 现在回到我们筛选器数据集,点击标题的位置, 我们需要使0号图形被筛选器联动, 设置如下即可: 然后你就可以看到筛选效果了, 非常的简单方便, 需要多个图形被联动, 只需用逗号分隔即可 比如: 0, 2, 4</description>
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<description>应用场景 # Smartchart对于单项筛选有通用的组件， 可以直接配置即可 但对于个性化的筛选，需要你进行一些简单的定制化， 以下就针对多项筛选联动的需求来介绍如何定制化你的筛选联动效果 通过此例,你可以了解如何自定义任意的联动效果 样列参考 # 以我们内置的仪表盘为例：
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新建一个图形组件 在新的数据集中编写查询 select distinct H1 as heroname from smartdemo2 limit 10 编辑此数据集的图形，可复制以下代码 //生成html组件 let dataset=__dataset__; let table = &#39;&#39;; for (let i=1;i&lt;dataset.length;i++){ table = `${table}&lt;label&gt;&lt;input name=&#34;select__name__&#34; type=&#34;checkbox&#34; value=&#34;${dataset[i][0]}&#34; /&gt;${dataset[i][0]}&lt;/label&gt; `; } table = table + &#34;&lt;button id=&#39;id_select__name__&#39;&gt;提交&lt;/button&gt;&#34;; dom__name__.innerHTML=table; //button 的点击响应 $(&#39;#id_select__name__&#39;).click(()=&gt;{ let res = []; //获取所有选项并放入res列表中 $(&#34;input[name=&#39;select__name__&#39;]:checked&#34;).each(function(i){ res.push(&#34;&#39;&#34; + $(this).val() + &#34;&#39;&#34;); }); let H1 = res.toString(); //拼接成参数 ds_setParam(&#39;H1&#39;,H1); //参数赋值 ds_refresh(1); //刷新1号图 } ) 在你要联动刷新的目标数据集中增加代码 select H1 as heroname, sum(qty) as 出场数 from smartdemo2 where 1=1 /* and H1 in ($H1) */ group by H1 order by sum(qty) desc 这样就完成了，任何其他需求，都可以采用类似方法自定义</description>
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<title>Smartchart开发手册</title>
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<description>应用场景 # 本地仪表盘的备份恢复，版本管理 开发测试生产机之间的同步 具体使用方法请观看视屏 版本控制使用说明视屏
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使用方法 # 快速备份 # 可以在模板-&gt;点击如下图标， 完成快速备份（注意会覆盖历史）， 备份号统一为：SNAPSHOT 指定备份 # 你也可以在设定-&gt;备份恢复 中进行按版本备份 查询备份 # 当不输入KEY值， 点击 本地备份时，可以查询此仪表盘已有的备份 备份恢复 # 备份可以在任意的仪表盘中进行恢复，如果是当前仪表盘， 仅输入KEY即可，比如：V01, 如果是跨仪表盘恢复， KEY需要带上仪表盘的编号如13_V01
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备份恢复参数说明 # 可以支持多种恢复模式, 只需要在KEY前面加上前缀即可， 如FORCEV01, FORCE13_V01..
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FORCE: 删除自身所有数据集及高级设定，模板等，完全恢复备份 DATASET：只更新数据集及图形,模板，适用于测试上线正式 CHART: 只更新图形及模板，适用于前端变更上线 跨服务器间同步 # 具体方法购买专业版本后提供
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企业如何在使用最少资源做出最专业的可视化项目 # 前提条件: # 公司内部有技术人员(熟悉数据, 会写SQL) 服务器安装smartchart专业版 开发流程: # 由于公司内部人员是对业务最熟悉, 一般也都是后台数据管理相关的人员, 一般不太会有专职的前端开发和UI 所以数据开发人员可以使用smartchart开发仪表盘数据集, 并使用拖拽功能完成一个粗糙一点的框架和图形设计 一般情况下已经可以满足数据可视化的需求
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如果需要达到更专业的可视化效果, 可以外包前端/UI或在smartchart社区咨询, 由于需求变得非常简单 而前端开发又是一个通用技能, 可以使用非常廉价的费用获得最大的效果
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专业的事情专业来做, 才能达到效益最大化, 这是smartchart的设计理念 不管用什么工具, 在同等资源的投入下, 数据分析人员开发的可视化效果很难达到专业前端UI的效果 另外BI/数据开发人员的费用可是比前端高的, 也更稀缺</description>
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<description>应用场景 # 需要用户打开首页时直接查看相应报表 自定义人性化的首页显示 使用方法 # 如果已经有开发好的仪表盘页面, 可以找到它的访问url, 如:/echart/?type=2 设置系统环境变量 SMC_HOME_PAGE=/echart/?type=2 如果你使用django部署, 也可以采用在setting.py中加入配置: SMC_HOME_PAGE=&#39;/echart/?type=2&#39; 这样就可以在首页直接显示设定好的页面了</description>
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<description>应用场景 # 集成chatgpt, 文心一言, 星火等大模型技术 可以支持smartchart专有AI生成 使用方法 # 当前smartchart已内置了生成模型供大家尝试, 视屏关注获取 在模板/数据集开发/容器开发/图形开发中都可以找到如下图标, 输入你的问题, 选中后点即可生成, 注意测试用途较慢, 请耐心 如果你需要要数据集中进行数据问答, 可以选中一段sql或表名后点击菜单&quot;工具&quot;&ndash;&gt;&ldquo;GPT场景&rdquo;,即可开启 如果你有chatgpt,或其它大模型的接口, 你也可以直接接入, 接入方法见下方 接入商业大模型 # 使用azure chatgpt # 在首页&ndash;&gt; 头像位置下拉菜单 &ndash;&gt; 服务配置, 输入并修改为你的以下配置即可使用
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{ &#34;smtgpt&#34;: { &#34;url&#34;: &#34;chatgpt&#34;, &#34;api_type&#34;: &#34;azure&#34;, &#34;api_base&#34;: &#34;https://xxx.openai.azure.com/&#34;, &#34;api_version&#34;: &#34;2023-03-15-preview&#34;, &#34;api_key&#34;: &#34;xxxxxxxxxx&#34;, &#34;engine&#34;: &#34;xxxx&#34; } } 使用openai chatgpt # 在首页&ndash;&gt; 头像位置下拉菜单 &ndash;&gt; 服务配置, 输入并修改为你的以下配置即可使用
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