導語：使用 python-plotly 模塊來進行壓測數據的繪制，并且生成靜態 html 頁面結果展示。

不少小伙伴在開發過程中都有對模塊進行壓測的經歷，壓測結束后大家往往喜歡使用Excel處理壓測數據并繪制數據可視化視圖，但這樣不能很方便的使用web頁面進行數據展示。本文將介紹使用python-plotly模塊來進行壓測數據的繪制，并且生成靜態html頁面方便結果展示。

Plotly簡介

Plotly是一款使用JavaScript開發的制圖工具，提供了與主流數據分析語言交互的API（如：Python, R, MATLAB）。大家可以到官網 https://plot.ly/ 了解更多詳細的信息。Plotly能夠繪制具有用戶交互功能的精美圖表。

Python-Plotly 安裝

本文檔主要是介紹使用plotly的Python API來進行幾種簡單圖表的繪制，更多Plotly的用法請參考 https://plot.ly/python/

Python-Plotly可以使用pip安裝，并且最好在Python2.7版本及以上安裝使用，如果使用Python2.6版本，請自行安裝Python2.7和對應的pip。

Plotly繪圖實例

line-plots

繪圖效果：

生成的html頁面在右上角提供了豐富的交互工具。

代碼：

def line_plots(name):  '''  繪制普通線圖  '''  #數據，x為橫坐標，y,z為縱坐標的兩項指標，三個array長度相同  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],        'z':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5]}  data_g = []  #分別插入 y, z  tr_x = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['y'],    name = 'y'   )  data_g.append(tr_x)  tr_z = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['z'],    name = 'z'   )  data_g.append(tr_z)  #設置layout,指定圖表title,x軸和y軸名稱  layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})  #將layout設置到圖表  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)  #繪圖,輸出路徑為name參數指定  pltoff.plot(fig, filename=name)

scatter-plots

繪圖效果：

代碼：

def scatter_plots(name):  '''  繪制散點圖  '''  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],        'text':['5_txt','4_txt','1_txt','3_txt','11_txt','2_txt','6_txt','7_txt','19_txt','20_txt']}  data_g = []  tr_x = Scatter(    x = dataset['x'],    y = dataset['y'],    text = dataset['text'],    textposition='top center',    mode='markers+text',    name = 'y'   )  data_g.append(tr_x)  layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)  pltoff.plot(fig, filename=name)

bar-charts

繪圖效果：