数据分析可视化的简单探究（四）--图表云存储

(Click Mario)

正文

最后一步，将创建好的图表传输到云存储。
然后web界面就直接嵌入iframe使用。

我一直用的对象云存储是COS。腾讯云提供了官方的sdk，所以看一下技术文档，就知道怎么用了。

from qcloud_cos import CosConfig
from qcloud_cos import CosS3Client
import sys
import logging
import os

logging.basicConfig(level=logging.INFO, stream=sys.stdout)

secret_id = 'A***************'      # 替换为用户的 secretId
secret_key = '*******'      # 替换为用户的 secretKey
region = 'ap-shanghai'     # 替换为用户的 Region
token = None                # 使用临时密钥需要传入 Token，默认为空，可不填
scheme = 'https'            # 指定使用 http/https 协议来访问 COS，默认为 https，可不填
config = CosConfig(Region=region, SecretId=secret_id, SecretKey=secret_key, Token=token, Scheme=scheme)

# 2. 获取客户端对象
client = CosS3Client(config)
# 参照下文的描述。或者参照 Demo 程序，详见 https://github.com/tencentyun/cos-python-sdk-v5/blob/master/qcloud_cos/demo.py
#### 文件流简单上传（不支持超过5G的文件，推荐使用下方高级上传接口）
# 强烈建议您以二进制模式(binary mode)打开文件,否则可能会导致错误
for root, dirs, files in os.walk("charts_folder"):    
# root-表示当前正在访问的文件夹路径；dirs-表示该文件夹下的子目录名list；files-表示该文件夹下的文件list
    for f in files:
        with open(os.path.join(root, f), 'rb') as fp:
            response = client.put_object(
                Bucket='****-nnnn',
                Body=fp,
                Key='objects/pyecharts/' + f,
                StorageClass='STANDARD',
                EnableMD5=False
            )
        print(response['ETag'])

这样就可以把pyecharts生成的html传输到COS中了。

总结

这样一个比较数据可视化作业的流程就串起来了。
然后就是根据数据和图表进行下数据的分析了。

以上。