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本文阐述了基于Python Flask 的温度数据可视化方法，主要包括通过51单片机驱动DS18B20温度传感器通过串口通信向上位机发送温度数据，前端循环定时1s 向后端Flask web 框架发送ajax 请求获取json 数据，前端收到后端的响应数据通过ECharts 可视化库显示温度。
在数据科学飞速发展的今天，拥有丰富的工具包与活跃的开源社区Python 语言，在web 开发数据可视化等领域的的价值日渐增长。能够对数据进行行之有效的探索性数据分析，并使用便捷的工具实现美观的数据可视化至关重要。本文研究的是温度传感器的数据可视化，实现单片机与上位机串口通信，后端向前端发送数据，前端拿到数据进行处理，可视化能将
基于Python Flask的温度数据可视化
常州信息职业技术学院电子与工程学院  胡  钊
图1 程序设计流程图
图2 硬件原理图
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数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。
1  开发环境
（1）操作系统：Window 10（2）Python 版本：Python 3.7.4（3）开发环境：Pycharm keil （4）Python 第三方库：Flask serial （5）前端：jquery 库，EChars 库
2  业务流程
在编写程序时，需要了解程序执行流程，如图1所示，在程序开始执行时，前端程序会设置一个定时器每个1s 中向后端发送一个ajax 请求，然后后端Flask 收到请求后就会通过串口从单片机获取温度，再把数据转换成json 格式发送给前端，前端收到数据通过处理追加到ECharts 数组中，从而就能够实现需求。
3  库简介
3.1  ECharts
ECharts ，缩写来自Enterprise Charts ，商业级数据图表，是百度的一个开源的数据可视化工具，一个纯Javascript 的图表库，能够在PC 端和移动设备上流畅运行，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome ，firefox ，Safari 等），底层依赖轻量级的Canvas 库ZRender ，ECharts 提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。3.2  Flask
Flask 是一个使用Python 编写的轻量级Web 应用框架其WSGI 工具箱采用Werkzeug ，模板引擎则使用Jinja2,Flask 自带开发用服务器和debugger 集成单元测试(uint testing)和RESTful 调度请求。3.3  serial
serial 是Python 的第三方库，这个库是一个类提供了非常多的方法，使用较少代码就可以实现从PC 的串口接收数据。在本设计中就是使用serial 来获取下位机传来的温度数据。
4  硬件设计
本设计采用STC89C52单片机驱动温度传感器DS18B20实时获取温度，通过串口通信把数据发送给上位机，如图2所示。
5  软件设计
5.1  串口通信
在获取温度数据之后，需要向上位机通过串口通信发送数据，
程序中会设置tab[5]={1,2,’.’,3,4}这个数组索引0,1,3,4会保存温度数据，索引2
是小数点，具体代码如下所示：
5.2  接收单片机数据并向前端发送数据
接收数据用的是python 的第三方库serial 需要pip install serial 进行安装才能使用，后端flask 框架需导入render_template 用来引入html 模板，还需导入jsonify 在使用Flask 写一个接口时候需要给客户端返回json 数据，在Flask 中可以直接使用jsonify 生成一个json 的响
应返回前端，具体代码如下：
5.3  前端数据可视化图表实现
向后端发送数据需引入jquery ，jquery 是一个快速、简洁的
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JavaScript 框架。引入jquery 后就能使用$.ajax()这个方法就能发送ajax 请求了，ajax 请求是指一种创建交互式、快速动态网页应用的网页开发技术，无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。通过在后台与服务器进行少量数据交换，ajax 可以使网页实现异步更新，后端收到请求后就会返回json ，在拿到后端的json 数据后就可以把数据插入到EChart 数组里面。这样温度数据就可以动态的更新了，ajax
请求代码如下：
5.4  温度数据可视化图
浏览器访问网址127.0.0.1:5000所加载的页面，通过Echarts 实现数据到图形的映射，每一秒钟会动态更新数据。具体效果如图3所示。python怎么读取串口数据
结论：本设计利用Python 和单片机实现的实时温度采集，通过后端数据和前端页面数据交互实现温度数据可视化。可以很直观的观察数据值，因为数据是网页端显示的，所以有很好的跨平台性，在不同的客户端都能很方便的观察温度状态。在此基础上还可以扩展一些空气湿度传感器，光敏电阻传感器等等。可以实际运用到一些工厂，机房等进行环境监测。
本文受2017年江苏省职业院校高水平骨干专业（计算机应用技术）建设项目资助（项目编号：SJG201717131）。
作者简介：胡钊（1999—），男，安徽六安人，大学专科，现就读于常州信息职业技术学院电子工程学院19级计算机应用技术专业，研究方向：电子设计与开发。
图3 温度数据可视化图

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