使用D3.js构建实时图形的示例代码

更新时间：2020-07-23 05:00:02 作者：startmvc

首先你需要在计算机上安装Node和npm。数据的可视化表示是传递复杂信息的最有效手段之一

首先你需要在计算机上安装Node和npm。

数据的可视化表示是传递复杂信息的最有效手段之一，D3.js提供了创建这些数据可视化的强大工具和灵活性。

D3.js是一个JavaScript库，用于使用SVG，HTML和CSS在Web浏览器中生成动态的交互式数据可视化。

D3 提供了各种简单易用的函数，大大简化了 JavaScript 操作数据的难度。由于它本质上是 JavaScript ，所以用 JavaScript 也是可以实现所有功能的，但它能大大减小你的工作量，尤其是在数据可视化方面，D3 已经将生成可视化的复杂步骤精简到了几个简单的函数，你只需要输入几个简单的数据，就能够转换为各种绚丽的图形。有过 JavaScript 基础的朋友一定很容易理解它。

在本教程中，我们将探讨如何使用D3.js和Pusher Channels构建实时图形。如果您在阅读本教程时想要使用代码，请查看此GitHub存储库，其中包含代码的最终版本。

准备

要完成本教程，您需要安装Node.js和npm。我在创建本教程时使用的版本如下：

Node.js v10.4.1
npm v6.3.0

您还需要在计算机上安装http-server。它可以通过运行以下命令通过npm安装：npm install http-server。

虽然不需要Pusher知识，但如果熟悉它后，对学习JavaScript和D3.js会很有帮助。

开始

首先，为我们要构建的应用程序创建一个新目录。将其称为实时图形或任何您喜欢的图形。在新创建的目录中，创建一个新的index.html文件并粘贴以下代码：


//index.html

 <!DOCTYPE html>
 <hml lang="en">
 <head>
 <meta charset="UTF-8">
 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
 <link rel="stylesheet" href="style.css" rel="external nofollow" >
 <title>Realtime D3 Chart</title>
 </head>
 <body>

 <script src="https://js.pusher.com/4.2/pusher.min.js"></script>
 <script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js"></script>
 <script src="app.js"></script>
 </body>
 </html>

如您所见，HTML文件只是提取构建图形所需的样式和脚本。我们正在利用D3.js来构建图表，并使用Pusher来添加实时功能。app.js文件是应用程序前端代码的写入位置。

在我们开始实现图表之前，让我们在style.css中添加应用程序的样式：


 // style.css

 html {
 height: 100%;
 box-sizing: border-box;
 padding: 0;
 margin: 0;
 }

 *, *::before, *::after {
 box-sizing: inherit;
 }

 body {
 height: 100%;
 font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, "Helvetica Neue", sans-serif;
 overflow: hidden;
 background: linear-gradient(135deg, #ffffff 0%,#e8f1f5 100%);
 }

 .container {
 position: absolute;
 padding: 20px;
 top: 50%;
 left: 50%;
 background-color: white;
 border-radius: 4px;
 transform: translate(-50%, -50%);
 box-shadow: 0px 50px 100px 0px rgba(0,0,102,0.1);
 text-align: center;
 }

 .container h1 {
 color: #333;
 }

 .bar {
 fill: #6875ff;
 border-radius: 2px;
 }

 .bar:hover {
 fill: #1edede;
 }

 .tooltip {
 opacity: 0;
 background-color: rgb(170, 204, 247);
 padding: 5px;
 border-radius: 4px;
 transition: opacity 0.2s ease;
 }

安装服务器依赖项

假设您安装了Node和npm，请运行以下命令来安装应用程序的服务器组件所需的所有依赖项：


npm install express dotenv cors pusher

Pusher 设置

前往Pusher网站并注册一个免费帐户。选择侧栏上的Channels apps，然后点击Create Channels app以创建新应用。

创建应用程序后，从API Keys选项卡中检索凭据，然后在项目目录根目录中创建一个variables.env文件，将以下内容添加到这个文件中。


// variables.env

 PUSHER_APP_ID=<your app id>
 PUSHER_APP_KEY=<your app key>
 PUSHER_APP_SECRET=<your app secret>
 PUSHER_APP_CLUSTER=<your app cluster>

设置服务器

现在我们已经安装了相关的依赖项并且已经设置了我们的Pusher帐户，我们可以开始构建服务器。

在项目目录的根目录中创建一个名为server.js的新文件，并粘贴以下代码：


// server.js

 require('dotenv').config({ path: 'variables.env' });
 const express = require('express');
 const cors = require('cors');

 const poll = [
 {
 name: 'Chelsea',
 votes: 100,
 },
 {
 name: 'Arsenal',
 votes: 70,
 },
 {
 name: 'Liverpool',
 votes: 250,
 },
 {
 name: 'Manchester City',
 votes: 689,
 },
 {
 name: 'Manchester United',
 votes: 150,
 },
 ];

 const app = express();
 app.use(cors());

 app.get('/poll', (req, res) => {
 res.json(poll);
 });

 app.set('port', process.env.PORT || 4000);
 const server = app.listen(app.get('port'), () => {
 console.log(Express running → PORT ${server.address().port});
 });

保存文件并从项目目录的根目录运行节点server.js以启动服务器。

设置前端应用程序

应用程序的前端将写在我们之前引用的app.js文件中。在项目目录的根目录中创建此文件，并在其中粘贴以下代码：


// app.js

 // set the dimensions and margins of the graph
 const margin = { top: 20, right: 20, bottom: 30, left: 40 };
 const width = 960 - margin.left - margin.right;
 const height = 500 - margin.top - margin.bottom;

 // set the ranges for the graph
 const x = d3
 .scaleBand()
 .range([0, width])
 .padding(0.1);

 const y = d3.scaleLinear().range([height, 0]);

 // append the container for the graph to the page
 const container = d3
 .select('body')
 .append('div')
 .attr('class', 'container');

 container.append('h1').text('Who will win the 2018/19 Premier League Season?');

 // append the svg object to the body of the page
 // append a 'group' element to 'svg'
 // moves the 'group' element to the top left margin
 const svg = container
 .append('svg')
 .attr('width', width + margin.left + margin.right)
 .attr('height', height + margin.top + margin.bottom)
 .append('g')
 .attr('transform', 'translate(' + margin.left + ',' + margin.top + ')');

 // Create a skeleton structure for a tooltip and append it to the page
 const tip = d3
 .select('body')
 .append('div')
 .attr('class', 'tooltip');

 // Get the poll data from the /poll endpoint
 fetch('http://localhost:4000/poll')
 .then(response => response.json())
 .then(poll => {
 // add the x Axis
 svg
 .append('g')
 .attr('transform', 'translate(0,' + height + ')')
 .attr('class', 'x-axis')
 .call(d3.axisBottom(x));

 // add the y Axis
 svg
 .append('g')
 .attr('class', 'y-axis')
 .call(d3.axisLeft(y));

 update(poll);
 });

 function update(poll) {
 // Scale the range of the data in the x axis
 x.domain(
 poll.map(d => {
 return d.name;
 })
 );

 // Scale the range of the data in the y axis
 y.domain([
 0,
 d3.max(poll, d => {
 return d.votes + 200;
 }),
 ]);

 // Select all bars on the graph, take them out, and exit the previous data set.
 // Enter the new data and append the rectangles for each object in the poll array
 svg
 .selectAll('.bar')
 .remove()
 .exit()
 .data(poll)
 .enter()
 .append('rect')
 .attr('class', 'bar')
 .attr('x', d => {
 return x(d.name);
 })
 .attr('width', x.bandwidth())
 .attr('y', d => {
 return y(d.votes);
 })
 .attr('height', d => {
 return height - y(d.votes);
 })
 .on('mousemove', d => {
 tip
 .style('position', 'absolute')
 .style('left', ${d3.event.pageX + 10}px)
 .style('top', ${d3.event.pageY + 20}px)
 .style('display', 'inline-block')
 .style('opacity', '0.9')
 .html(
 <div><strong>${d.name}</strong></div> <span>${d.votes} votes</span>
 );
 })
 .on('mouseout', () => tip.style('display', 'none'));

 // update the x-axis
 svg.select('.x-axis').call(d3.axisBottom(x));

 // update the y-axis
 svg.select('.y-axis').call(d3.axisLeft(y));
 }

在上面的代码块中，我们使用通过/ poll端点接收的初始数据创建了一个基本条形图。如果您熟悉D3的工作原理，那么您应该熟悉这些代码。我在代码的关键部分添加了注释，以指导您构建图表的方式。

在新终端中，启动开发服务器以提供index.html文件：


npx http-server

我在这里使用http-server，但你可以使用你想要的任何服务器。您甚至可以直接在浏览器中打开index.html。

此时，您的图表应如下所示：

使用Pusher实时更新图表

让我们确保轮询的更新可以通过Pusher Channels实时反映在应用程序的前端中。将以下代码粘贴到app.js文件的末尾。


 // app.js

 const pusher = new Pusher('<your app key>', {
 cluster: '<your app cluster>',
 encrypted: true,
 });

 const channel = pusher.subscribe('poll-channel');
 channel.bind('update-poll', data => {
 update(data.poll);
 });

在这里，我们打开了与Channels的连接，并使用Pusher的subscribe（）方法订阅了一个名为poll-channel的新频道。通过bind方法监听轮询更新，并在收到更新后使用最新数据调用update（）函数，以便重新呈现图形。

不要忘记使用Pusher帐户信息中心中的相应详细信息替换占位符。

从服务器触发更新

我们将模拟每秒更新一次的轮询，并在数据发生变化时使用Pusher触发更新，以便轮询的订阅者（客户端）可以实时接收更新的数据。

在其他导入下面的server.js顶部添加以下代码：


 const Pusher = require('pusher');

 const pusher = new Pusher({
 appId: process.env.PUSHER_APP_ID,
 key: process.env.PUSHER_APP_KEY,
 secret: process.env.PUSHER_APP_SECRET,
 cluster: process.env.PUSHER_APP_CLUSTER,
 encrypted: true,
 });

 function getRandomNumber(min, max) {
 return Math.floor(Math.random() * (max - min) + min);
 }

 function increment() {
 const num = getRandomNumber(0, poll.length);
 poll[num].votes += 20;
 }

 function updatePoll() {
 setInterval(() => {
 increment();
 pusher.trigger('poll-channel', 'update-poll', {
 poll,
 });
 }, 1000);
 }

然后将/ poll端点更改为如下所示：


 app.get('/poll', (req, res) => {
 res.json(poll);
 updatePoll();
 });

/ poll路由将初始轮询数据发送到客户端并调用updatePoll（）函数，该函数以三秒为间隔递增随机俱乐部的投票，并触发我们在最后一步中在客户端上创建的轮询频道的更新。

通过从项目目录的根目录运行节点server.js，终止服务器并重新启动它。此时，您应该有一个实时更新的条形图。

结论

您已经看到了使用D3.js创建条形图的过程以及如何使用Pusher Channels实时创建条形图。

我们已经为Pusher和D3提供了一个简单的用例，但其中一个仅仅是表面上的问题。我建议深入研究docs，了解更多有关Pusher及其他功能的信息。

谢谢阅读！您可以在GitHub存储库中找到本教程的完整源代码。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

D3.js 实时图形 D3.js构建实时图形

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