新版pyecharts,Python可視化so easy and powerful !

pyecharts 通過了半年的沉寂後，終於發佈了新版本啦！新版本號將從 v1.0.0 開始，這是一個全新的，向下不兼容的 pyecharts 版本。不過若是開發者之前接觸過 pyecharts 的話，新版本對於大家來講也是會很容易上手的。新版本修復 N 個 0.5.x 版本留下來的 bug。

1. 全面擁抱 Python3 和 TypeHint

pyecharts v1 中止對 Python2.7，3.4~3.5 版本的支持和維護，僅支持 Python3.6+。若是還不知道什麼是 TypeHint 的同窗，勸你儘早入坑，官方入坑指南 typing — Support for type hints。

在編程界，早已流傳着 動態一時爽，重構火葬場 這樣的真知灼見，動態語言類型檢查已經成爲了一種趨勢，Javascript 已經有了 Typescript，Python 也在力推 TypeHint，雖然 Python 的 TypeHint 實際上對於程序的運行並無任何影響......，但它配合 IDE 和 mypy，或者 pyright 這樣的工具能夠在開發階段趁早發現問題。

2. 棄用插件機制

pyecharts v1 廢除原有的插件機制，包括 地圖包插件 和 主題插件，插件的本質是提供 pyecharts 運行所須要的靜態資源文件（基本都是 .js 文件），因此如今開放了兩種模式提供靜態資源文件。

1. online 模式，使用 pyecharts 官方提供的 assets host，或者部署本身的 remote host。
2. local 模式，使用本身本地開啓的文件服務提供 assets host（離線模式）。

棄用插件的理由

1. 原先的 pyecharts 插件機制分散，管理/升級並無想象中的方便，並且分開爲 jupyter/local render 兩種狀況，這就致使了兩個要分開管理，雖然咱們的 pip 包能夠同時 update 這兩種狀況引用的 assets，可是因爲存在緩存等因素，並不能保證每次都到正確的更新。
2. pyecharts 不用再依賴這些包，依賴包和 pyecharts 包版本的管理也是一個容易出問題的地方。
3. 減小維護工做，線上熱更新。

3. 更加輕量級

新本的 pyecharts 只依賴了兩個第三庫，jinja2 和 prettytable。這意味着 pyecharts 整體的體積將變小，安裝更加輕鬆，也能夠很方便的進行離線安裝，配合上面講的 local 模式。

4. 支持原生 JavaScript

0.5.X 的版本，對原生 JavaScript 的支持還很侷限，v1 版本完全打通了任督二脈，支持傳入任意的 JavaScript 的代碼，任意的配置項回調函數。

5. 支持 JupyterLab

對 JupyterLab 的支持一直是不少開發者關心的功能，畢竟 JupyterLab 號稱是下一代的 Notebook。pyecharts v1 開始支持在 JupyterLab 中渲染圖表啦！

Jupyter Notebook

Jupyter Lab

6. 代碼風格重構

全部配置項均 OOP，在新版本的 pyecharts 中，一切皆 Options。配置項種類更多，可操做性更強，能夠畫出更豐富的圖表，pyecharts 官方畫廊 pyecharts/pyecharts-gallery。

0.5.X 版本寫法

from pyecharts import Bar

attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱狀圖數據堆疊示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()
複製代碼

v1 版本寫法，支持鏈式調用，導包方式也發生了變化，因此不要再問爲何舊版的代碼運行不了啦！由於兩個版本根本就徹底不兼容，當成一個新庫來學的話會好不少。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar

attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]


bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(attr)
    .add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
    .add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱狀圖數據堆疊示例"))
)

bar.render("bar_stack.html")

# 固然不習慣鏈式寫法的開發者仍舊可使用
bar.add_xaxis(attr)
bar.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
bar.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
bar.render()
複製代碼

v1 版本不只支持 Opts 配置項做爲參數傳入，同時也支持原生 dict 類型，也就意味着本身能夠隨意擴展 pyecharts（若是你對 Echarts 有必定了解的話），而不用修改 pyecharts 源碼。

bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
# 等價於
bar.set_series_opts(label_opts={"show": False})
複製代碼

具體參考 pyecharts/options 包。

7. 支持 selenium/phantomjs 渲染圖片

非必須，若是無此需求的開發者可忽略，並不會影響正常的使用。

pyecharts v1 提供兩種模式渲染圖片，selenium 和 phantomjs，分別須要安裝 snapshot-selenium 和 snapshot-phantomjs。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot


def bar_chart() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(["襯衫", "毛衣", "領帶", "褲子", "風衣", "高跟鞋", "襪子"])
        .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
        .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-測試渲染圖片"))
    )
    return c


def render_chart_by_selenium():
    from snapshot_selenium import snapshot

    make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png")


def render_chart_by_phantomjs():
    from snapshot_phantomjs import snapshot

    make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar1.png")
複製代碼

8. 新增更多的圖表類型

新增了圖表類型和組件類型

旭日圖

百度地圖

很酷吧，你能夠在 Notebook 環境中使用百度地圖，指哪打哪，媽媽不再用擔憂我地圖不夠用啦。

組件類型

9. 更加完善的文檔和示例

經開發團隊決定，0.5.x 版本將再也不進行維護，問題依舊能夠提，但基本不會解決。0.5.x 版本代碼位於 05x 分支，文檔位於 05x-docs.pyecharts.org。v1 版本文檔位於 pyecharts.org。新版文檔中提供了更加豐富的示例，幫助開發者更容易入手 pyecharts。

總結

這次的重構主要緣由是我發現 pyecharts 之前的設計實在是太糟糕了，致使後來版本的更新一直都是在爲這糟糕設計打補丁。在某一個夜深人靜的夜晚，我下定了決心，他媽的，看不下去了，老子要重構，不要攔着我。在重構以前，正好那段時間在寫 Golang，因此就寫了一個 go-echarts，對 Golang 開發感興趣的開發者也能夠關注一下。後來以爲 go-echarts 的接口設計還不錯，因此就搬到新版的 pyecharts 中來。新接口更加清晰，語義化。

在重構的過程當中也產生了不少的思考，如何把接口設計得簡單易用又有可擴展性，這個實際上是有矛盾的地方在的，簡單易用意味着要儘可能封裝實現細節，而可擴展性可定製性又意味着要儘可能暴露底層接口，參數要靈活，但也不能直接就 *args, **kwargs，真心以爲，Python 這個傳參方式被過分使用了，不少庫爲了追求方便，形參都是直接寫的 foo(*args, **kwargs)，不仔細去閱讀具體實現邏輯你根本不知道它須要傳什麼，而後傳的值是什麼類型.... 我我的的觀點是，Keyword only+TypeHint 是最好的實踐，別懶，多寫幾行代碼，否則之後看起來連本身都懵。

開發和維護 pyecharts 花費了我巨大的心力，若是你以爲項目幫助到您，請認真考慮請做者喝一杯咖啡 😄

敲黑板

參與貢獻

期待能有更多的開發者參與到 pyecharts 的開發中來，咱們會保證儘快 Reivew PR 而且及時回覆。但提交 PR 請確保

1. 經過全部單元測試，如如果新功能，請爲其新增單元測試
2. 遵照開發規範，使用 black 以及 isort 格式化代碼（$ pip install -r requirements-dev.txt）
3. 如若須要，請更新相對應的文檔

咱們也很是歡迎開發者能爲 pyecharts 提供更多的示例，共同來完善文檔，文檔項目位於 pyecharts/website

感謝陪伴 pyecharts 一路走來的每一個人，我相信 pyecharts 爲不少的 python 開發者提供了方便的繪圖方式，我但願有提出問題的人，更但願有更多可以一塊兒解決問題的人，若是您真心想參與到開發中來，請及時聯繫我，郵箱 chenjiandongx@qq.com。