平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周末时间熟悉下。

plotly

plotly 主页 ： https://plot.ly/python/

安装

在 ubuntu 环境下，安装 plotly 很简单
python 版本2.7+

$ sudo pip install plotly

绘图

在 plotly 网站注册后，可以直接将生成的图片保存到网站上，便于共享保存。
这里使用离线的接口，生成的 html 保存在本地文件

绘制直线图

先随便搞一组数据用来绘制图表

lcd@ubuntu:~/$ cat gen_log.sh #!/bin/bashcount=$1while [ $count -gt 0 ]do sar -n DEV 1 1 | grep "Average:" | grep "eth0" | awk '{print $4,$5,$6}' count=$(($count-1))donelcd@ubuntu:~/$ sh gen_log.sh 1000 > log.txt

通过上述脚本，获取每秒钟网卡的3个数据，记录文本，利用 ploty 按时间绘制成直线图，实现如下：

#!/usr/bin/env pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef line_plots(name="line_plots.html"): dataset = { 'time': [], 'rx': [], 'tx': [], 'util': [] } with open("./log.txt") as f: i = 0 for line in f: items = line.split() dataset['time'].append(i) dataset['rx'].append(items[0]) dataset['tx'].append(items[1]) dataset['util'].append(items[2]) i += 1 data_g = [] # 构建 time - rx 数据关系，折线图 tr_rx = go.Scatter( x = dataset['time'], y = dataset['rx'], name = 'rx') data_g.append(tr_rx) tr_tx = go.Scatter( x = dataset['time'], y = dataset['tx'], name = 'tx') data_g.append(tr_tx) tr_util = go.Scatter( x = dataset['time'], y = dataset['util'], name = 'util') data_g.append(tr_util) # 设置图表布局 layout = go.Layout(title="Line plots", xaxis={'title':'time'}, yaxis={'title':'value'}) fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout) # 生成离线html pltoff.plot(fig, filename=name)if __name__=='__main__': line_plots()

生成图表如下所示 ：

line_plot

柱形图

#!/usr/bin/env pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef bar_charts(name="bar_charts.html"): dataset = {'x':['man', 'woman'], 'y1':[35, 26], 'y2':[33, 30]} data_g = [] tr_y1 = go.Bar( x = dataset['x'], y = dataset['y1'], name = '2016' ) data_g.append(tr_y1) tr_y2 = go.Bar( x = dataset['x'], y = dataset['y2'], name = '2017' ) data_g.append(tr_y2) layout = go.Layout(title="bar charts", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'}) fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout) pltoff.plot(fig, filename=name)if __name__=='__main__': bar_charts()

bar char

饼状图

#!/usr/bin/env pythonimport plotly.offline as pltoffimport plotly.graph_objs as godef pie_charts(name='pie_chart.html'): dataset = { 'labels':['Windows', 'Linux', 'MacOS'], 'values':[280, 10, 30]} data_g = [] tr_p = go.Pie( labels = dataset['labels'], values = dataset['values'] ) data_g.append(tr_p) layout = go.Layout(title="pie charts") fig = go.Figure(data=data_g, layout=layout) pltoff.plot(fig, filename=name)if __name__=='__main__': pie_charts()