从零开发可视化大屏制作平台_徐小夕@趣谈前端的博客-程序员秘密

技术标签: python  可视化  java  数据可视化  大数据  

几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring 收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring. 接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现.

你将收获

  • 可视化大屏产品设计思路

  • 主流可视化图表库技术选型

  • 大屏编辑器设计思路

  • 大屏可视化编辑器Schema设计

  • 用户数据自治探索

在介绍之前, 我们先看看实现的效果展示.

效果预览

方案实现

可视化大屏产品设计思路

目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题,各个系统平台之间的数据无法实现互通共享,难以实现一体化的数据分析和实时呈现。

相比于传统手工定制的图表与数据仪表盘,可视化大屏制作平台的出现,可以打破抵消的定制开发, 数据分散的问题,通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化展现,能够多方位、多角度、全景展现各项指标,实时监控,动态一目了然。

针对以上需求, 我们设计了一套可视化大屏解决方案, 具体包含如下几点:

上图是笔者4个月前设计的基本草图, 后期会持续更新. 通过以上的设计分解, 我们基本可以搭建一个可自己定制的数据大屏.

主流可视化图表库技术选型

目前笔者调研的已知主流可视化库有:

  • echart 一个基于 JavaScript 的老牌开源可视化图表库

  • D3.js 一个数据驱动的可视化库, 可以不需要其他任何框架独立运行在现代浏览器中,它结合强大的可视化组件来驱动 DOM 操作

  • antv 包含一套完整的可视化组件体系

  • Chart.js 基于 HTML5 的 简单易用的 JavaScript 图表库

  • metrics-graphics 建立在D3之上的可视化库, 针对可视化和布置时间序列数据进行了优化

  • C3.js 通过包装构造整个图表所需的代码,使生成基于D3的图表变得容易

我们使用以上任何一个库都可以实现我们的可视化大屏搭建的需求, 各位可以根据喜好来选择.

大屏编辑器设计思路

在上面的分析中我们知道一个大屏编辑器需要有个编辑器核心, 主要包含以下部分:

  • 组件库

  • 拖拽(自由拖拽, 参考线, 自动提示)

  • 画布渲染器

  • 属性编辑器

如下图所示:

组件库我们可以用任何组件封装方式(react/vue等), 这里沿用H5-Dooring的可视化组件设计方式, 对组件模型进行优化和设计.

类似的代码如下:

import { Chart } from '@antv/f2';
import React, { memo, useEffect, useRef } from 'react';

import styles from './index.less';
import { IChartConfig } from './schema';

const XChart = (props:IChartConfig) => {
  const { data, color, size, paddingTop, title } = props;
  const chartRef = useRef(null);
  useEffect(() => {
      const chart = new Chart({
        el: chartRef.current || undefined,
        pixelRatio: window.devicePixelRatio, // 指定分辨率
      });

      // step 2: 处理数据
      const dataX = data.map(item => ({ ...item, value: Number(item.value) }));

      // Step 2: 载入数据源
      chart.source(dataX);

      // Step 3:创建图形语法,绘制柱状图,由 genre 和 sold 两个属性决定图形位置,genre 映射至 x 轴,sold 映射至 y 轴
      chart
        .interval()
        .position('name*value')
        .color('name');

      // Step 4: 渲染图表
      chart.render();
  }, [data]);
  return (
    <div className={styles.chartWrap}>
      <div className={styles.chartTitle} style={
    { color, fontSize: size, paddingTop }}>
        {title}
      </div>
      <canvas ref={chartRef}></canvas>
    </div>
  );
};

export default memo(XChart);

以上只是一个简单的例子, 更具业务需求的复杂度我们往往会做更多的控制, 比如动画(animation), 事件(event), 数据获取(data inject)等.

组件拖拽可以采用市面已有的Dragable等插件, 也可以采用H5-Dooring的智能网格拖拽. 这里笔者选择自由拖拽来实现. 已有的有:

  • rc-drag

  • sortablejs

  • react-dnd

  • react-dragable

  • vue-dragable

等等. 具体拖拽呈现流程如下:


具体拖拽流程就是:

  1. 使用H5 dragable API拖拽左侧组件(component data)进入目标容器(targetBox)

  2. 监听拖拽结束事件拿到拖拽事件传递的data来渲染真实的可视化组件

  3. 可视化组件挂载, schema注入编辑面板, 编辑面板渲染组件属性编辑器

  4. 拖拽, 属性修改, 更新

  5. 预览, 发布

组件的schema参考Dooring DSL设计

可视化大屏数据自治探索

目前我们实现的搭建平台可以静态的设计数据源, 也可以注入第三方接口, 如下:

我们可以调用内部接口来实时获取数据, 这块在可视化监控平台用的场景比较多, 方式如下:

参数(params)编辑区可以自定义接口参数. 代码编辑器笔者这里推荐两款, 大家可以选用:

  • react-monaco-editor

  • react-codemirror2

使用以上之一可以实现minivscode, 大家也可以尝试一下.

辅助功能

可视化大屏一键截图 一键截图功能还是沿用H5-Dooring 的快捷截图方案, 主要用于对大屏的分享, 海报制作等需求, 我们可以使用以下任何一个组件实现:

  • dom-to-image

  • html2canvas

撤销重做

撤销重做功能我们可以使用已有的库比如react-undo, 也可以自己实现, 实现原理:

有点链表的意思, 我们将每一个状态存储到数组中, 通过指针来实现撤销重做的功能, 如果要想更健壮一点, 我们可以设计一套“状态淘汰机制”, 设置可保留的最大状态数, 之前的自动淘汰(删除, 更高大上一点的叫出栈). 这样可以避免复杂操作中的大量状态存储, 节约浏览器内存.

标尺参考线 标尺和参考线这里我们自己实现, 通过动态dom渲染来实现参考线在缩放后的动态收缩, 实现方案核心如下:

arr.forEach(el => {
  let dom = [...Array.from(el.querySelectorAll('.calibrationNumber'))][0] as HTMLElement;
  if (dom) {
    dom.style.transform = `translate3d(-4px, -8px, 0px) scale(${(multiple + 0.1).toFixed(
      1,
    )})`;
  }
});

详细源码可参考: H5-Dooring | 参考线设计源码

后期规划

最近我们的主要方向是H5-Dooring编辑器2.0的开发和可视化大屏搭建平台的升级和优化, 后面会出线上版demo, 欢迎大家把玩.

下期精彩

  • 3D可视化组件设计方案

  • 数据可视化监控平台设计

  • 可视化大屏的数据治理和实时数据呈现

  • H5-Dooring 2.0版本技术分享

点个在看你最好看

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