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使用D3.js构建实时图形

众成翻译  · 掘金  ·  · 2018-08-28 01:34

正文

首先你需要在计算机上安装Node和npm。

数据的可视化表示是传递复杂信息的最有效手段之一,D3.js提供了创建这些数据可视化的强大工具和灵活性。

D3.js是一个JavaScript库,用于使用SVG,HTML和CSS在Web浏览器中生成动态的交互式数据可视化。

在本教程中,我们将探讨如何使用D3.js和Pusher Channels构建实时图形。如果您在阅读本教程时想要使用代码,请查看此 GitHub存储库 ,其中包含代码的最终版本。

准备

要完成本教程,您需要安装 Node.js npm 。我在创建本教程时使用的版本如下:

  • Node.js v10.4.1

  • npm v6.3.0

您还需要在计算机上安装 http-server 。它可以通过运行以下命令通过npm安装:npm install http-server。

虽然不需要 Pusher 知识,但如果熟悉它后,对学习JavaScript和D3.js会很有帮助。

开始

首先,为我们要构建的应用程序创建一个新目录。将其称为实时图形或任何您喜欢的图形。在新创建的目录中,创建一个新的index.html文件并粘贴以下代码:

    //index.html

    <!DOCTYPE html>
    <hml lang="en">
    <head>
      <meta charset="UTF-8">
      <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
      <link rel="stylesheet" href="style.css">
      <title>Realtime D3 Chart</title>
    </head>
    <body>

      <script src="https://js.pusher.com/4.2/pusher.min.js"></script>
      <script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>
      <script src="app.js"></script>
    </body>
    </html>

如您所见,HTML文件只是提取构建图形所需的样式和脚本。我们正在利用D3.js来构建图表,并使用Pusher来添加实时功能。app.js文件是应用程序前端代码的写入位置。

在我们开始实现图表之前,让我们在style.css中添加应用程序的样式:

    // style.css

    html {
      height: 100%;
      box-sizing: border-box;
      padding: 0;
      margin: 0;
    }

    *, *::before, *::after {
      box-sizing: inherit;
    }

    body {
      height: 100%;
      font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;
      overflow: hidden;
      background: linear-gradient(135deg, #ffffff 0%,#e8f1f5 100%);
    }

    .container {
      position: absolute;
      padding: 20px;
      top: 50%;
      left: 50%;
      background-color: white;
      border-radius: 4px;
      transform: translate(-50%, -50%);
      box-shadow: 0px 50px 100px 0px rgba(0,0,102,0.1);
      text-align: center;
    }

    .container h1 {
      color: #333;
    }

    .bar {
      fill: #6875ff;
      border-radius: 2px;
    }

    .bar:hover {
      fill: #1edede;
    }

    .tooltip {
      opacity: 0;
      background-color: rgb(170, 204, 247);
      padding: 5px;
      border-radius: 4px;
      transition: opacity 0.2s ease;
    }

安装服务器依赖项

假设您安装了Node和npm,请运行以下命令来安装应用程序的服务器组件所需的所有依赖项:

    npm install express dotenv cors pusher


Pusher 设置

前往Pusher网站并注册一个免费帐户。选择侧栏上的 Channels apps ,然后点击 Create Channels app 以创建新应用。

创建应用程序后,从API Keys选项卡中检索凭据,然后在项目目录根目录中创建一个variables.env文件,将以下内容添加到这个文件中。

    // variables.env

    PUSHER_APP_ID=<your app id>
    PUSHER_APP_KEY=<your app key>
    PUSHER_APP_SECRET=<your app secret>
    PUSHER_APP_CLUSTER=<your app cluster>


设置服务器

现在我们已经安装了相关的依赖项并且已经设置了我们的Pusher帐户,我们可以开始构建服务器。

在项目目录的根目录中创建一个名为server.js的新文件,并粘贴以下代码:

    // server.js

    require('dotenv').config({ path: 'variables.env' });
    const express = require('express');
    const cors = require('cors');

    const poll = [
      {
        name: 'Chelsea',
        votes: 100,
      },
      {
        name: 'Arsenal',
        votes: 70,
      },
      {
        name: 'Liverpool',
        votes: 250,
      },
      {
        name: 'Manchester City',
        votes: 689,
      },
      {
        name: 'Manchester United',
        votes: 150,
      },
    ];

    const app = express();
    app.use(cors());

    app.get('/poll', (req, res) => {
      res.json(poll);
    });

    app.set('port', process.env.PORT || 4000);
    const server = app.listen(app.get('port'), () => {
      console.log(Express running → PORT ${server.address().port});
    });

保存文件并从项目目录的根目录运行节点server.js以启动服务器。

设置前端应用程序

应用程序的前端将写在我们之前引用的app.js文件中。在项目目录的根目录中创建此文件,并在其中粘贴以下代码:

    // app.js

    // set the dimensions and margins of the graph
    const margin = { top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40 };
    const width = 960 - margin.left - margin.right;
    const height = 500 - margin.top - margin.bottom;

    // set the ranges for the graph
    const x = d3
      .scaleBand()
      .range([0, width])
      .padding(0.1);

    const y = d3.scaleLinear().range([height, 0]);

    // append the container for the graph to the page
    const container = d3
      .select('body')
      .append('div')
      .attr('class', 'container');

    container.append('h1').text('Who will win the 2018/19 Premier League Season?');

    // append the svg object to the body of the page
    // append a 'group' element to 'svg'
    // moves the 'group' element to the top left margin
    const svg = container
      .append('svg')
      .attr('width', width + margin.left + margin.right)
      .attr('height', height + margin.top + margin.bottom)
      .append('g')
      .attr('transform', 'translate(' + margin.left + ',' + margin.top + ')');

    // Create a skeleton structure for a tooltip and append it to the page
    const tip = d3
      .select('body')
      .append('div')
      .attr('class', 'tooltip');

    // Get the poll data from the /poll endpoint
    fetch('http://localhost:4000/poll')
      .then(response => response.json())
      .then(poll => {
        // add the x Axis
        svg
          .append('g')
          .attr('transform', 'translate(0,' + height + ')')
          .attr('class', 'x-axis')
          .call(d3.axisBottom(x));

        // add the y Axis
        svg
          .append('g')
          .attr('class', 'y-axis')
          .call(d3.axisLeft(y));

        update(poll);
      });

    function update(poll) {
      // Scale the range of the data in the x axis
      x.domain(
        poll.map(d => {
          return d.name;
        })
      );

      // Scale the range of the data in the y axis
      y.domain([
        0,
        d3.max(poll, d => {
          return d.votes + 200;
        }),
      ]);

      // Select all bars on the graph, take them out, and exit the previous data set.
      // Enter the new data and append the rectangles for each object in the poll array
      svg
        .selectAll('.bar')
        .remove()
        .exit()
        .data(poll)
        .enter()
        .append('rect')
        .attr('class', 'bar')
        .attr('x', d => {
          return x(d.name);
        })
        .attr('width', x.bandwidth())
        .attr('y', d => {
          return y(d.votes);
        })
        .attr('height', d => {
          return height - y(d.votes);
        })
        .on('mousemove', d => {
          tip
            .style('position', 'absolute')
            .style('left', ${d3.event.pageX + 10}px)
            .style('top', ${d3.event.pageY + 20}px)
            .style('display', 'inline-block')
            .style('opacity', '0.9')
            .html(
              <div><strong>${d.name}</strong></div> <span>${d.votes} votes</span>
            );
        })
        .on('mouseout', () => tip.style('display', 'none'));

      // update the x-axis
      svg.select('.x-axis').call(d3.axisBottom(x));

      // update the y-axis
      svg.select('.y-axis').call(d3.axisLeft(y));
    }

在上面的代码块中,我们使用通过/ poll端点接收的初始数据创建了一个基本条形图。如果您熟悉D3的工作原理,那么您应该熟悉这些代码。我在代码的关键部分添加了注释,以指导您构建图表的方式。

在新终端中,启动开发服务器以提供index.html文件:

    npx http-server


我在这里使用http-server,但你可以使用你想要的任何服务器。您甚至可以直接在浏览器中打开index.html。







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