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本文介绍了使用Python、Flask、Echarts等技术构建的智慧交通大数据监控系统,包括界面设计、数据处理、用户登录与权限管理等内容,展示了如何通过这些技术实现交通监控数据的可视化和系统后台管理。 摘要由CSDN通过智能技术生成

🍅 大家好,今天给大家分享一个Python项目,感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路! 🍅

大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业 。

1、项目介绍

技术栈:
Python语言、Flask框架、Echarts可视化、百度地图、sqlite数据库、HTML

2、项目界面

(1)智慧交通大数据监控画面

(2)智慧交通大数据监控大屏

(3)智慧交通大数据监控地图

(4)智慧交通大数据监控统计分析

(5)智慧交通大数据监控系统后台数据管理

(6)智慧交通大数据监控数据统计分析

(7)注册登录界面

3、项目说明

技术栈描述:

Python语言:作为主要的开发语言,用于编写后端逻辑和数据处理。
Flask框架:用于构建Web应用程序,提供路由、请求处理和模板渲染等功能。
Echarts可视化:用于在Web页面中生成交互式图表,实现数据的可视化展示。
百度地图:通过百度地图API获取地理位置信息,实现地图显示和位置标注等功能。
SQLite数据库:作为轻量级的关系型数据库,存储系统中的监控数据。
HTML:用于构建前端用户界面,定义页面结构和内容展示。
智慧交通监控大数据系统是一个基于以上技术栈构建的系统,通过采集交通监控设备产生的数据,对数据进行处理和分析,然后使用Echarts可视化库将数据以图表的形式展示在Web页面上。百度地图可以用来显示交通状况、标注交通事件或热点区域。SQLite数据库用于存储交通监控设备采集的数据,支持数据的查询和管理。整个系统的前端界面则通过HTML来呈现给用户。

4、核心代码

from flask import session,redirect,request,render_template,url_for,Flask,jsonify
from models import app
import models
from flask_security import Security, SQLAlchemySessionUserDatastore, \
    UserMixin, RoleMixin, login_required, auth_token_required, http_auth_required,current_user
from sqlalchemy import and_
user_datastore = SQLAlchemySessionUserDatastore(models.db.session, models.User, models.Role)
security = Security(app, user_datastore)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def home():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if request.method == 'GET':
        return render_template('index.html', **locals())
@app.route('/carContrl', methods=['GET', 'POST'])
def carContrl():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if request.method == 'GET':
        return render_template('carContrl.html', **locals())
@app.route('/map', methods=['GET', 'POST'])
def map():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if request.method == 'GET':
        return render_template('map.html', **locals())
@app.route('/static1', methods=['GET', 'POST'])
def static1():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if request.method == 'GET':
        return render_template('static.html', **locals())
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
@app.route('/message', methods=['GET', 'POST'])
def message():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if stu_id
公众号原文链接: 环境监测神器——智慧环境监测数据 可视化 平台 之前写过超市营业额监测 平台 和数据采集 监控 平台 ,本次继续推出一款新品——智慧环境监测数据 可视化 平台 ,以下为这款大屏全貌: 平台 应用 大数据 技术 ,对设备周围环境进行24小时无人值守监测,目前监测项目包括: 风力、风速、风向、光照、温度、湿度、噪声、PM2.5、PM10以及各主要污染物统计,所有数据支持 实时 采集、 实时 展示,也可对历史数据进行存档,方便后期审阅。目前暂定的监测指标分为三部分,左边为风力相关指标监测以及光照监测,分为 实时 数据展示和最近24小时历史趋势展示。 间部
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1、该资源包括项目的全部 源码 ,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 天池 智慧交通 预测挑战赛解决方案 源码 +项目说明.zip
【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip 基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip 基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip 基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip 基于Vue的 大数据 可视化 平台 及安全预警系统 源码 ( 毕业设计 ).zip
使用 Flask 可以实现 大数据 可视化 大屏。首先,你可以通过 Flask 创建一个Web 应用 程序。然后,可以使用ECharts库来生成各种图表,如饼图、雷达图和条形图。你还可以通过 Flask 提供的模板引擎来创建搜索框、地图和滚动窗口等组件。最后,你可以使用 Flask 的路由功能来处理用户的请求,并将数据传递给ECharts生成对应的图表展示在大屏上。 这样,你就可以实现一个基于 Flask 大数据 可视化 大屏。你可以根据自己的需求自定义布局和功能,如修改省份、数据等。通过 Flask 和ECharts的配合,你可以实现动态、 实时 的数据 可视化 展示。如果需要更多案例和资源,你可以参考和 提供的资料。 提到了使用 Python 、ECharts和 Flask 实现数据 可视化 大屏的方法,这个参考资料可以帮助你更好地理解如何利用这些工具来搭建大屏。 提供了一个基于ECharts和 Flask 的数据 可视化 范例的 源码 下载,你可以通过查看这个范例来进一步了解如何实现 可视化 大屏。 介绍了使用 Flask 和ECharts基于疫情数据搭建 可视化 大屏的方法,虽然案例不同,但是你可以参考其 的实现思路。 希望这些信息对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据 可视化 初学者练手 | 基于 python ,echarts, flask 大数据 可视化 大屏展示](https://download.csdn.net/download/qq_43374681/19854855)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [28【 源码 】数据 可视化 :基于 Echarts + Python Flask 动态 实时 大屏范例 - 数据分析看板](https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/124141578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [数据大屏|基于 Flask 搭建数据 可视化 大屏1](https://blog.csdn.net/dwhyxjfm/article/details/127946379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]