说明白一万多条拼车数据，看看北上广深的列位都回哪过年

关于Mongodb数据库的毗连，直接上代码：

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017') 
spring = client.spring 
collection = spring['orders'] 

以上代码的意思就是毗连当地Mongodb-spring数据库-orders文档荟萃。

Pyecharts

Pyecharts(http://pyecharts.org)是台甫鼎鼎的Echarts的Python可视化图表库，用起来挺随手的，并且文档类型，根基上可以零门槛入门，详细实现请移步文档。

这里先容一下关于Pyecharts的图表样式设置，为了保持各图表的样式同一(偷懒)，Pyecharts提供了一个Style类，可用于在统一个图可能多个图内保持同一的气魄威风凛凛。

from pyecharts import Style,Geo 
 
style = Style( 
   title_color="#fff", 
   title_pos="center", 
   width=1100, 
   height=600, 
   background_color='#404a59' 
) 
# style.init_style 会返回类初始化的气魄威风凛凛设置字典 
geo = Geo("世界首要都市氛围质量", "data from pm2.5", **style.init_style) 

这样，就建设了一个Geo地理坐标系图表。

代码解读

由于所有代码有点长，以是抽了一段举个例子，首要思绪就是从Mongodb取出指定命据，可能通过$group管道对数据举办处理赏罚，最后通过pyecharts天生响应的图表，泛起：

from pymongo import MongoClient 
from pyecharts import Style,GeoLines 
 
def getLines(self): 
   # 毗连数据库 
   client = MongoClient('mongodb://localhost:27017') 
   spring = self.client.spring 
   collection = self.spring['orders'] 
    
   # Mongodb的操纵，$match-筛选出'from_poi.city.city_name'为'杭州'的文档， 
   # 再通过$group管道，凭证方针都市统计出汇总数目 
   line_hangzhou = collection.aggregate([ 
       {'$match': {'from_poi.city.city_name': '杭州'}}, 
       {'$group': {'_id': '$to_poi.city.city_name', 'count': {'$sum': 1}}} 
   ]) 
   # 凭证Geolines图表的数据名目名目化数据 
   line_hangzhou_ = [] 
   for line in line_hangzhou: 
       line_hangzhou_.append(["杭州", line['_id'], line['count']]) 
        
   # 建设一个GeoLines图表 
   citylines = GeoLines("春节迁徙蹊径图", **style.init_style) 
   # 添加数据以及样式 
   citylines.add("从杭州出发", 
                 line_hangzhou_, 
                 **geo_style) 
   # 天生html文件 
   citylines.render("results/citylines.html") 

跋文

这是一篇迟到好久的文章，原来没规划再写，可是总认为下半部门没写完内心有个结，以是照旧抽时刻补上。其它作为一个非专业技强职员，多记多练省得过几天本身就忘了。

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（编辑：湖南网）

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