Flask with Chart.js Tutorial - การประยุกต์ใช้งานร่วมกันระหว่าง Flask และ Chart.js
S T A C K P Y T H O N-
Sonny
- Oct. 24, 2020
ทำไมต้องใช้ Chart.js ร่วมกันกับ Flask Python Web Framework
ในบทความนี้เราจะมาทำการประยุกต์ใช้งาน Chart.js ร่วมกันกับ Flask ซึ่งเรียกได้ว่าเป็น stack ที่รวมกันแล้วค่อนข้างที่จะเซ็กซี่นิดหนึ่ง ที่พูดแบบนี้ก็เพราะว่าทั้งคู่เป็นเฟรมเวิร์คและไลบรารี่ที่สามารถสร้างงานของตัวเองได้อย่างรวดเร็ว Flask นั้นก็สามารถที่จะสร้างเว็บได้อย่างรวดเร็ว ส่วน Chart.js ก็สามารถที่จะสร้าง Chart เพื่อทำการแสดงผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วมาก ๆ พร้อมทั้งง่ายและสะดวกเช่นกัน ดังนั้นจึงเป็นการจับคู่ที่ค่อนข้างจะลงตัวเสียจริง ๆ
ปล. สามารถชมคลิป Flask with Chart.js ประกอบการเรียนเพิ่มเติมได้ที่ในช่องยูทูปของเราได้ เพิ่มเติมเลยครับ และบทความนี้สามารถประยุกต์ Chart.js เพื่อใช้งานกับ Django ได้เช่นกัน คอนเซ็ปต์เหมือนกัน
เริ่มต้นสร้างโปรเจคท์ Flask
ทำการสร้างไฟล์ app.py ขึ้นมาเพื่อเขียนโค้ดไพธอน
app.py
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def chart():
return render_template('chart.html')
if __name__ =="__main__":
app.run(debug=True)render HTML ออกไปแสดงผล
ตอนนี้คือการ render หน้า HTML ออกไปแสดงผล โดยตั้งชื่อไฟล์ว่า chart.html โดยตอนนี้ยังไม่ได้ทำการสร้างไฟล์นี้ขึ้นมา โดยไม่รอช้าสร้างไฟล์นี้ขึ้นมาได้เลย
ก่อนที่จะสร้างไฟล์ ต้องทำการสร้างโฟลเดอร์ templates เพื่อใช้เก็บไฟล์ HTML ต่าง ๆ ซึ่งนี่ก็เป็นโครงสร้างของ Flask ที่ได้วางไว้แบบนี้ ซึ่งถ้าท่านใดที่เคยเขียน Django ก็จะพบว่ามันเหมือนกันเป๊ะเลยในโครงสร้างส่วนนี้
Bootstrap & Chart.js CDN
chart.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Chart.js with Flask</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-TX8t27EcRE3e/ihU7zmQxVncDAy5uIKz4rEkgIXeMed4M0jlfIDPvg6uqKI2xXr2" crossorigin="anonymous">
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.9.4/Chart.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Flask with Chart.js Tutorial</h1>
</div>
</body>
</html>จะเห็นว่าผมได้มีการเรียกใช้งาน Chart.js CDN เข้ามาใช้นั่นก็คือ
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.9.4/Chart.min.js"></script>
</head>Bootstrap CDN
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-TX8t27EcRE3e/ihU7zmQxVncDAy5uIKz4rEkgIXeMed4M0jlfIDPvg6uqKI2xXr2" crossorigin="anonymous">ตอนนี้เรายังไม่ได้ทำการแสดงผล Chart ยังเป็นเพียงแค่ข้อความ "Flask with Chart.js Tutorial"
เมื่อทำการรันเซิร์ฟเวอร์ จะได้ดังภาพด้านล่าง
จากนั้นไปที่ Chart.js Document และทำการก็อปปี้โค้ด Tutorial เบื้องต้นมาใช้ และวางไว้ภายในแท็ก <body> ของไฟล์ chart.html
<canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
<script>
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var myChart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange'],
datasets: [{
label: '# of Votes',
data: [12, 19, 3, 5, 2, 3],
backgroundColor: [
'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
'rgba(255, 206, 86, 0.2)',
'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
'rgba(255, 159, 64, 0.2)'
],
borderColor: [
'rgba(255, 99, 132, 1)',
'rgba(54, 162, 235, 1)',
'rgba(255, 206, 86, 1)',
'rgba(75, 192, 192, 1)',
'rgba(153, 102, 255, 1)',
'rgba(255, 159, 64, 1)'
],
borderWidth: 1
}]
},
options: {
scales: {
yAxes: [{
ticks: {
beginAtZero: true
}
}]
}
}
});
</script>อธิบายการทำงานของโค้ดของ Chart.js
อธิบายโค้ดในเบื้องต้นแบบคร่าว ๆ
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');กำหนดตัวแปรที่มีชื่อว่า ctx และกำหนดไอดีชื่อว่า "myChart"
type: 'bar'type เราสามารถที่จะกำหนดประเภทของ Chart ให้เป็นประเภทต่าง ๆ ได้ตามต้องการ เช่น บาร์, ไลน์, โดนัท, เส้น ฯลฯ เป็นต้น ซึ่งจะเห็นว่ามันค่อนข้างที่จะสะดวกสุด ๆ ไปเลยครับ ในการเปลี่ยนประเภทของ chart
labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange']labels คือส่วนของชื่อของข้อมูลในแต่ละชาร์จ
data: [12, 19, 3, 5, 2, 3]data คือส่วนของข้อมูลของแต่ละชาร์จเป็นแบบ Array โดยเราสามารถทดสอบเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้ตามต้องการเพื่อทดสอบ
backgroundColor: [
'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
'rgba(255, 206, 86, 0.2)',
'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
'rgba(255, 159, 64, 0.2)'
],backgroundColor คือสีของชาร์จแต่ละชาร์จที่กำหนดเป็นแบบ RGB เลือกใช้ได้ตามต้องการ
โดยสามารถศึกษาหรือดูโค้ดสีแต่ละสีตามต้องการได้ในเว็บนี้ คลิ๊ก
borderColor: [
'rgba(255, 99, 132, 1)',
'rgba(54, 162, 235, 1)',
'rgba(255, 206, 86, 1)',
'rgba(75, 192, 192, 1)',
'rgba(153, 102, 255, 1)',
'rgba(255, 159, 64, 1)'
],โดยเรานำโค้ดด้านบนมาวางไว้ในส่วนของแท็ก body ของ HTML ได้เลย
app.py
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
data = [5, 9, 10, 7, 15, 11]
@app.route('/')
def chart():
chart_data = data
return render_template('chart.html', chart_data=chart_data)
if __name__ =="__main__":
app.run(debug=True)จากนั้นทำการรันเซิร์ฟเวอร์
$ python app.pyจะได้หน้า Chart
จะเห็นว่าได้ Bar Chart มาเรียบร้อยแล้ว แต่ขนาดยังไม่ได้สัดส่วนยังใหญ่เกินไป แก้ปัญหาโดยปรับขนาดโดยใช้ col-md-5 ของ Bootstrap เข้าไปในแท็ก <div>
<div class="col-md-5">
<canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
</div>
จะได้ Bar Chart ที่ดูขนาดสมส่วน อย่างที่ได้กล่าวไปด้านบนว่า เราสามารถที่จะเปลี่ยนสีของ Chart ได้ตามต้องการไม่ว่าจะเป็นสีพื้นหลัง backgroundnColor หรือเส้นขอบ boderColor ตามรหัสสี RGB ของแต่ละตัวได้เลย
ดึงข้อมูลจาก Back-end มาแสดงผล
ถึงขั้นตอนนี้แล้วหลายท่านอาจเกิดความสงสัย แล้วถ้าเราต้องการที่จะเปลี่ยนแปลงข้อมูลของ Chart เราต้องตามแก้โค้ดในไฟล์ HTML นี้ตลอดเลยหรือไม่ คำตอบคือไม่ครับ มันไม่ค่อย make sense เอาเสียเลยที่จะทำแบบนั้น ดังนั้นวิธีการที่ดีคือข้อมูลควรจะมาจาก Database, จาก API Services, etc. และเป็นแบบอัปเดตโดยอัตโนมัติ
สมมติว่าเราทำการดึงข้อมูลมาจาก Database ที่อยู่ฝั่งหลังบ้าน แต่ในบทความนี้ยังไม่ได้ทำการสร้าง Database แต่ก็ไม่มีปัญหาครับ ทดสอบสร้างข้อมูลแบบ Fake Data ขึ้นมาเพื่อทดสอบเล่น ๆ ก่อนได้
สร้างข้อมูลเทียม (Fake data) ขึ้นมาเพื่อทดสอบ
สร้างข้อมูลขึ้นมาเพื่อทดสอบเก็บเป็นแบบ List เพื่อให้เข้ากันกับข้อมูลของ Chart ที่เป็นแบบ Array ในโค้ด JavaScript ของ Chart.js โดยกำหนดตัวแปรชื่อ data = [...] เก็บข้อมูลจำนวน 6 members และทดสอบใส่เป็นข้อมูลปลอม ๆ ขึ้นมาเพื่อทดสอบกำหนดเป็น 10 ทุกตัว
data = [10, 10, 10, 10, 10, 10]ส่งข้อมูลออกไปแสดงผลในหน้า HTML
app.py
# Fake data
data = [10, 10, 10, 10, 10, 10]
@app.route('/')
def chart():
chart_data = data
return render_template('chart.html', chart_data=chart_data)ตอนนี้ข้อมูลที่อยู่ในตัวแปร data ซึ่งก็คือ 10 ที่อยู่ใน members ทั้ง 6 ตัวของ List หลายท่านอาจจะสงสัยว่าทำไมต้องใช้ 10 เหมือนกันทุกตัว คำตอบก็คือผมอยากให้ตัว Chart นั้นดูง่ายครับว่ามันเป็นข้อมูลเดิมที่มากับ Chart หรือเป็นข้อมูลของเราที่สร้างขึ้นมาใหม่จากฝั่ง Backend คือ Flask แล้วส่งไปแสดงผล ดังนั้นการใช้ข้อมูลเหมือนกันจะทำให้ดูง่ายถ้าตัว Chart อยู่ในระนาบเดียวกันแสดงว่าข้อมูลของเราแสดงผลใน Chart ได้สำเร็จครับ
loop ข้อมูลออกมาแสดงผลใน Chart
คำถามต่อมาคือเราจะแสดงผลข้อมูลใน Chart ได้ยังไง คำตอบก็คือ ใช้การวนลูปข้อมูลเหมือนที่เคยทำใน Flask โปรเจคท์ที่ผ่าน ๆ ได้เลยเพราะว่าข้อมูลเป็นแบบ List ก็ต้องใช้ for loop นั่นเองครับ
chart.html
data: [12, 19, 3, 5, 2, 3]จากโค้ดด้านบนคือข้อมูลเดิมที่มากับ Chart.js แต่ข้อมูลตรงนี้เราจะไม่ใช้อีกต่อไป จะเป็นการลูปข้อมูลที่ส่งมาจากฝั่ง Backend แทนครับ ทำได้โดยการวนลูปออกมาได้เลย โดยใช้ Jinja2 Template ของ Flask ตามปกติ ซึ่งหลายท่านอาจจะสงสัยว่า ตรงส่วนนี้มันเป็นโค้ดของ JavaScript เราจะใช้ Jinja2 Template ได้หรือไม่เพราะว่าเคยใช้ในส่วนของ HTML เท่านั้น คำตอบก็คือทำได้สบาย ๆ เหมือนกันเลยครับ โดยขอเสริม Jinja Template แบบคร่าว ๆ สักหน่อยเพื่อเป็นการทบทวนสำหรับใคร ๆ หลายคนครับ
{% %} --> คือ Tag เอาไว้ใช้เขียนคำสั่งหรือลอจิกต่าง ๆ
{{ }} --> คือ Variable เอาไว้ใช้แสดงผลข้อมูล
ทำการลูปข้อมูลออกมาแสดงผล
data: [{% for dt in chart_data %} {{dt}} {% endfor %}],โดย chart_data คือข้อมูลที่ส่งมาจากฝั่ง Backend ในฟังก์ชัน render_template นั่นเอง
จากนั้่นทำการรีเฟรชหน้าเว็บ
Inspect ดูข้อผิดพลาด
จะเห็นว่าตอนนี้ Chart ก็ยังไม่แสดงผล แสดงว่าต้องมีบางอย่างผิดพลาด ตรวจสอบได้โดยการคลิ๊กขวา Inspect หรือ ตรวจสอบ ที่หน้าเพจนี้
เมื่อทำการ Inspect ดู จะพบว่าข้อมูลนั้นถูกส่งมาไม่มีปัญหา เมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลที่ได้ทำการคอมเมนต์ไว้ด้านบน แต่เพียงแค่ไม่ถูกฟอร์แมตเท่านั้นครับคือ ข้อมูลคือ 10 ที่อยู่ใน Array นั้นไม่มีคอมม่ามาคั่น ทำการแก้ไขใหม่โดยเพิ่มคอมม่าเข้าไปหลัง Variable Tag คือ {{ dt }}
เพิ่ม , คอมม่าเข้ามา
data: [{% for dt in chart_data %} {{dt}}, {% endfor %}],จากนั้นทำการรีเฟรชหน้าเว็บอีกครั้ง
Flask + Chart.j Final Source Code
app.py
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
# Fake data
data = [10, 10, 10, 10, 10, 10]
@app.route('/')
def chart():
# Assign data created above into a new variable
# called "chart_data" then send it to frontend(HTML)
# to display on Bar Chart
chart_data = data
return render_template('chart.html', chart_data=chart_data)
if __name__ =="__main__":
app.run(debug=True)
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
# Fake data
data = [10, 10, 10, 10, 10, 10]
@app.route('/')
def chart():
# Assign data created above into a new variable
# called "chart_data" then send it to frontend(HTML)
# to display on Bar Chart
chart_data = data
return render_template('chart.html', chart_data=chart_data)
if __name__ =="__main__":
app.run(debug=True) chart.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Chart.js with Flask</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-TX8t27EcRE3e/ihU7zmQxVncDAy5uIKz4rEkgIXeMed4M0jlfIDPvg6uqKI2xXr2" crossorigin="anonymous">
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.9.4/Chart.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Flask with Chart.js Tutorial</h1>
<div class="col-md-5">
<canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
</div>
</div>
<script>
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var myChart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange'],
datasets: [{
label: '# of Votes',
// data: [12, 19, 3, 5, 2, 3],
data: [{% for dt in chart_data %} {{dt}}, {% endfor %}],
backgroundColor: [
'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
'rgba(255, 206, 86, 0.2)',
'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
'rgba(255, 159, 64, 0.2)'
],
borderColor: [
'rgba(255, 99, 132, 1)',
'rgba(54, 162, 235, 1)',
'rgba(255, 206, 86, 1)',
'rgba(75, 192, 192, 1)',
'rgba(153, 102, 255, 1)',
'rgba(255, 159, 64, 1)'
],
borderWidth: 1
}]
},
options: {
scales: {
yAxes: [{
ticks: {
beginAtZero: true
}
}]
}
}
});
</script>
</body>
</html>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Chart.js with Flask</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-TX8t27EcRE3e/ihU7zmQxVncDAy5uIKz4rEkgIXeMed4M0jlfIDPvg6uqKI2xXr2" crossorigin="anonymous">
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/Chart.js/2.9.4/Chart.min.js"></script>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>Flask with Chart.js Tutorial</h1>
<div class="col-md-5">
<canvas id="myChart" width="400" height="400"></canvas>
</div>
</div>
<script>
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var myChart = new Chart(ctx, {
type: 'bar',
data: {
labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange'],
datasets: [{
label: '# of Votes',
// data: [12, 19, 3, 5, 2, 3],
data: [{% for dt in chart_data %} {{dt}}, {% endfor %}],
backgroundColor: [
'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
'rgba(54, 162, 235, 0.2)',
'rgba(255, 206, 86, 0.2)',
'rgba(75, 192, 192, 0.2)',
'rgba(153, 102, 255, 0.2)',
'rgba(255, 159, 64, 0.2)'
],
borderColor: [
'rgba(255, 99, 132, 1)',
'rgba(54, 162, 235, 1)',
'rgba(255, 206, 86, 1)',
'rgba(75, 192, 192, 1)',
'rgba(153, 102, 255, 1)',
'rgba(255, 159, 64, 1)'
],
borderWidth: 1
}]
},
options: {
scales: {
yAxes: [{
ticks: {
beginAtZero: true
}
}]
}
}
});
</script>
</body>
</html>สำหรับบทความ การประยุกต์ใช้งาน Flask with Chart.js Tutorial ก็ขอจบลงเพียงเท่านี้ ผมหวังเป็นอย่างยิ่งว่าเพื่อน ๆ ที่อ่านบทความนี้จบแล้ว จะเข้าใจคอนเซ็ปต์และนำไปต่อยอดเพิ่มเติมได้เป็นอย่างดีนะครับ เช่นการสร้าง Dashboard ต่าง ๆ การทำ Data Visualization เป็นต้น
ถ้าถูกใจบทความนี้ก็อย่าลืมคอมเมนต์เข้ามาที่ด้านล่างของบทความนี้เพื่อซัพพอร์ตและให้กำลังใจผลงานการเขียนของผมกันได้เลยนะครับ จะขอบคุณมาก ๆ ครับ
Follow us on
Medium: STACKPYTHON
Youtube: STACKPYTHON
Facebook: STACKPYTHON
หรือเข้าชมคอร์ส Flask Full Course ของ STACKPYTHON
กิจกรรมที่กำลังจะมาถึง
ไม่พลาดกิจกรรมเด็ด ๆ ที่น่าสนใจ
Python Bundle 2023 สมัครครั้งเดียวเรียนได้ทุกคอร์ส
Event นี้จะเริ่มขึ้นใน April 25, 2023
รายละเอียดเพิ่มเติม/สมัครเข้าร่วมคำอธิบาย
คอร์สเรียนไพธอนออนไลน์ที่เราได้รวบรวมและได้ย่อยจากประสบการณ์จริงและเพื่อย่นระยะเวลาในการเรียนรู้ ลองผิด ลองถูกด้วยตัวเองมาให้แล้ว เพราะเวลามีค่าเป็นอย่างยิ่ง พร้อมด้วยการซัพพอร์ตอย่างดี