在数据可视化领域，大屏展示因其直观、震撼的视觉效果，广泛应用于业务监控、数据汇报等场景。本文将带大家从零构建一个袋装螺蛳粉销量数据大屏，技术栈采用 Flask 作为后端提供数据接口，ECharts 作为前端可视化引擎，最终实现多维度的数据展示与交互，整个项目本质是 “后端取数→接口传数→前端渲染” 的闭环，核心目标是把数据库中的螺蛳粉销量数据，通过可视化图表呈现。
一、项目背景与技术选型
1. 业务场景
螺蛳粉作为近年来的网红食品，市场销量数据具有多维度分析价值。我们需要构建一个大屏，从省份销量分布、日销量趋势、口味占比、词云分析等角度，直观呈现袋装螺蛳粉的市场表现。
注：当前直接进入代码实现，新手会卡在环境配置环节，需明确前置操作步骤。
2. 技术栈
- 后端：Flask（轻量级 Python Web 框架，用于提供数据接口）、Pandas（数据处理）、PyMySQL（数据库连接）。
- 前端：ECharts（百度开源可视化库，支持柱状图、折线图、地图、饼图、词云等多种图表）、HTML/CSS（页面结构与样式）、jQuery（Ajax 数据请求）。
二、项目结构与文件说明
先梳理项目的核心文件结构，便于后续理解代码逻辑：当前直接进入代码实现，新手会卡在环境配置环节，需明确前置操作步骤。
图1.
补充数据库配置示例，避免读者因参数模糊卡壳。
三、后端实现（Flask + 数据处理）
1. 数据库工具与数据查询（utils.py）
首先封装数据库连接、查询工具，以及具体的业务数据查询函数：当前代码片段缺乏解释，读者难以理解核心逻辑；同时未提及踩坑点，易导致运行失败。
图2.
- 新增 “常见问题解决” 小节，汇总新手高频踩坑点：
- 问题 1：运行 app.py 后，访问http://127.0.0.1:5000/charts 显示 404。解决：检查 templates 目录是否存在，charts.html 是否放在 templates 下（Flask 默认从 templates 目录读取 HTML）。
- 问题 2：ECharts 图表加载不出来，控制台提示 “myChart is not defined”。解决：确保在初始化 ECharts 实例前，已通过
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));创建实例，且 HTML 中存在 id 为 “main” 的容器（如<div id="main" style="width: 600px; height: 400px;"></div>）。 - 问题 3：后端报错 “pymysql.err.OperationalError: (1045, Access denied)”。解决：检查 utils.py 中数据库的 user、password 是否与本地 MySQL 一致，确保 MySQL 服务已启动。
2. Flask 主应用（app.py）
基于 Flask 搭建后端服务，提供前端所需的所有数据接口：
图3.
四、前端实现（HTML + ECharts + CSS）
1. 页面结构与资源引入（charts.html）
构建大屏的 HTML 结构，并引入 ECharts、jQuery 等依赖资源：
图4.
2. 图表逻辑实现（以柱状图为例，其他图表类似）
每个图表对应一个 JS 文件，这里以广西省份销量柱状图（bar.js），展示 ECharts 配置与 Ajax 数据请求逻辑：
图5.
其他图表（折线图、地图、饼图、词云）的 JS 文件逻辑类似，只需修改 ECharts 的配置项
图6.
3. 页面样式（charts.css）
通过 CSS 实现大屏的布局与视觉风格：
图7.
五、功能效果与拓展建议
1. 最终效果
柱状图：展示 Top10 省份的螺蛳粉销量，直观对比区域市场表现。
折线图：呈现日销量趋势，帮助分析销量波动规律。
地图：通过中国地图颜色深浅，展示各省份销量分布密度。
饼图：展示不同口味螺蛳粉的销量占比，反映用户口味偏好。
词云：基于用户评价生成词云，提炼市场关注点（如 “好吃”“回购”“包装” 等）。
图8.
2. 拓展建议
数据实时性：可添加定时任务（如 Celery），定期从数据库同步最新数据。
交互优化：增加图表联动（如点击省份，折线图切换该省份日销量）。
样式美化：引入深色主题、渐变色彩、动态加载动画，提升大屏视觉冲击力。
最后，通过 Flask 后端的数据接口能力，结合 ECharts 强大的可视化渲染，我们实现了一个多维度、交互性强的袋装螺蛳粉销量数据大屏。这套技术方案也可迁移到其他行业的大屏可视化场景，如电商、金融、政务等领域，具有很强的通用性和扩展性。
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