基于python flask茶叶网站数据大屏设计与实现，可以做期末课程设计或者毕业设计-编程知识

基于Python的茶叶网站数据大屏设计与实现是一个适合期末课程设计或毕业设计的项目。该项目旨在利用Python技术和数据可视化方法，设计和开发一个针对茶叶行业的数据大屏，用于展示和分析茶叶网站的相关数据。

项目背景

随着互联网的快速发展，越来越多的茶叶企业开始建立自己的网站，以在线销售茶叶产品并提供相关服务。然而，这些网站所产生的大量数据往往没有得到充分的利用和分析。因此，设计和实现一个茶叶网站数据大屏可以帮助茶叶企业更好地了解和利用这些数据，提高经营决策的准确性和效率。

项目目标

本项目的目标是设计和实现一个茶叶网站数据大屏，通过数据可视化和交互式展示方式，提供茶叶企业管理层和市场营销团队等关键人员对茶叶网站数据进行全面分析和监控。具体目标包括：

数据收集和处理：通过爬虫技术或API接口，收集茶叶网站的各类数据，如销售数据、用户行为数据、产品信息等，并进行数据清洗和预处理。

数据可视化设计：根据茶叶企业的需求和管理层关注的指标，设计合适的数据可视化图表和界面。例如，使用折线图展示销售趋势、饼图展示产品销售占比、地图展示用户地理分布等。

实时监控和数据更新：通过定时任务或实时流数据处理技术，保持数据大屏的及时性和准确性。可以设置自动刷新机制，以便及时获取最新数据并更新展示结果。

交互式操作和筛选：为用户提供交互式操作功能，例如时间范围选择、地域筛选、产品类型过滤等，以便根据特定需求进行数据分析和对比。

报告生成和导出：支持生成报告和导出数据的功能，方便茶叶企业管理层和市场营销团队进行数据分享和决策支持。

技术实现

本项目将使用Python作为主要开发语言，并结合常用的数据处理和可视化库，如Pandas、echarts等。可以选择使用Flask等Web框架进行后端开发，使用HTML、CSS和JavaScript进行前端界面设计和交互操作。此外，还可以使用数据库（如MySQL）存储数据，并结合定时任务或流数据处理技术实现数据的自动更新和实时监控。

项目成果

项目成果是一个完整的茶叶网站数据大屏应用，具备数据收集、数据可视化、实时监控、交互操作、用户权限管理和报告生成等功能。成果可以部署在本地服务器或云平台上，供茶叶企业的管理人员和市场团队使用。

通过这个项目，学生可以综合运用Python编程技术、数据处理和可视化方法，设计和实现一个实际应用的数据大屏。同时，还能提升对茶叶行业的了解，培养数据分析和决策支持的能力。对于毕业生来说，完成这个项目也能增加简历的竞争力，并为将来从事数据分析和可视化相关工作打下基础。

主要代码：

from chuli import *
class SourceDataDemo:

def __init__(self):
"""
按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
"""
super().__init__()
self.title = '茶窝网数据采集与可视化大屏'
self.counter = {'name': '商品数量', 'value': tj()[0]}
self.counter2 = {'name': '平均价格', 'value': tj()[1]}
self.echart1_data = {
'title': '品牌分析',
'data': pinpai()
}
self.echart2_data = {
'title': '不同类型平均价格',
'data': jiage()
}
self.echarts3_1_data = {
'title': '贮藏方法分析',

'data': cpu_1()
}

self.echart4_data = {
'title': '不同类型销量和商品数对比',
'data': [
{"name": "销量", "value": xiaoliang()['销量']},
{"name": "商品数", "value": xiaoliang()['商品数']},
],
'xAxis': xiaoliang()['类型'],
}
self.echart5_data = {
'title': '工艺分析',
'data':pm()

}
self.echart6_data = {
'title': '茶评论数据',
'data': biao()
}
self.map_1_data = {
# 'symbolSize': 80000,
'data':sheng()
}

@property
def echart1(self):
data = self.echart1_data
echart = {
'title': data.get('title'),
# 'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'series': data.get('data')#[i.get("value") for i in data.get('data')]
}
return echart

@property
def echart2(self):
data = self.echart2_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i['name'] for i in data['data']],
'series': [i['value'] for i in data['data'] ]
}
return echart

@property
def echarts3_1(self):
data = self.echarts3_1_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def echarts3_2(self):
data = self.echarts3_2_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def echarts3_3(self):
data = self.echarts3_3_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def echart4(self):
data = self.echart4_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'names': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'xAxis': data.get('xAxis'),
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def echart5(self):
data = self.echart5_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def echart6(self):
data = self.echart6_data
echart = {
'title': data.get('title'),
'xAxis': [i.get("name") for i in data.get('data')],
'data': data.get('data'),
}
return echart

@property
def map_1(self):
data = self.map_1_data
print(data)
echart = {
# 'symbolSize': data.get('symbolSize'),
'data': data.get('data'),
}
return echart

class SourceData(SourceDataDemo):

def __init__(self):
super().__init__()
self.title = ''