需求
近日几个高中朋友都上岸研究生，某人提议做一个求学路线图，这种技术活儿当然就交给我了。
- 一共是两幅图，本科城市分布图和研究生城市分布图
- 背景是中国地图
- 在地图中标记大学所在城市
- 在标记点上显示每个人的头像
- 附录显示大学名称
- 每个人本科和研究生之间添加一条线
- 导出为图片
环境
python 3.11.2
pyecharts 2.0.3
selenium 4.8.3
pyecharts-snapshot 0.2.0
pyecharts
官方文档
是一个基于Echarts的python工具包，用于数据可视化，可以用来画日历图、饼图、雷达图、词云图、涟漪特效图、热力图、散点图、数图、地图、3D图等
安装pyecharts
pip install pyecharts
pyecharts-snapshot
将 pyecharts/echarts.js 的输出呈现为 png、jpeg、gif、eps、svg 图像、原始 base64 编码或 pdf 文件
安装pyecharts-snapshot
pip install pyecharts-snapshot
使用
pyecharts-snapshot用来将地图渲染成图片。
要使用pyecharts-snapshot，确保电脑正确安装Phantomjs，否则会报错，Phantomjs官网下载链接，选择符合自己电脑的版本下载。
下载完成之后，将bin加入到系统变量中。
开始绘图
使用pyecharts的过程，会学到链式调用和万物皆可对象化！
一、初始化画布
第一步，我们要画中国地图，创建一个Geo对象（地理图标）
geo = Geo()
在Geo()中初始化地图，设置一些基本的参数
一般写法
geo = Geo(width="1000px",height="600px",theme=ThemeType.ESSOS, # 地图主题)
但是在pyecharts中有一个重要的思想就是
标准的写法是
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", # 画布宽度height="600px", # 画布高度theme=ThemeType.ESSOS, # 地图主题))
在这里使用init_opts进行初始化，init_opts是一个options，值由opts.InitOpts实例化得到，而width="1000px"...等params则作为opts.InitOpts的参数。
个人认为万物皆options有以下几点好处：
- 统一化：所有的图标对象都可以使用同一个参数
- 方便查阅文档：需要哪个options就在文档中查找哪个，很直观。
比如这个InitOpts，经查阅文档后共有这么多属性
class InitOpts(# 图表画布宽度，css 长度单位。width: str = "900px",# 图表画布高度，css 长度单位。height: str = "500px",# 图表 ID，图表唯一标识，用于在多图表时区分。chart_id: Optional[str] = None,# 渲染风格，可选 "canvas", "svg"# # 参考 `全局变量` 章节renderer: str = RenderType.CANVAS,# 网页标题page_title: str = "Awesome-pyecharts",# 图表主题theme: str = "white",# 图表背景颜色bg_color: Optional[str] = None,# 远程 js host，如不设置默认为 https://assets.pyecharts.org/assets/"# 参考 `全局变量` 章节js_host: str = "",# 画图动画初始化配置，参考 `global_options.AnimationOpts`animation_opts: Union[AnimationOpts, dict] = AnimationOpts(),
)
再加上一些必要的参数，完整版初始化代码如下：
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", # 画布宽度height="600px", # 画布高度theme=ThemeType.ESSOS, # 地图主题),is_ignore_nonexistent_coord=True)
二、设置地图类型
调用.add_schema()方法设置Geo对象的地图类型、缩放、视角中心点等
.add_schema(maptype='china' # 设置地图类型为chinazoom=1.5, # 缩放比例为1.5center=[105.95, 34.27], # 设置视角中心点为[105.95, 34.27])
其中zoom center都是为后面导出图像设置的，效果如下
三、添加点
调用geo对象的.add方法，添加需要显示的点，并设置其样式
这里最坑的是，文档中没有给出点实例，导致调试data废了很大功夫
以北京举例：应该是("北京“, [116.407526, 39.90403])，数据项为元组类型，第一个元素为坐标点名称，第二个元素为坐标点的经度纬度，如果多个点，则data_pair为列表形式
这里有个坑，名称和经纬度必须一一对应才能正确显示，如果把北京改成北京市区，就不行了，估摸着他应该内置了一个对应关系
.add(series_name='研究生', # 这一系列点的名称symbol_size=18, # 标志（圆圈）的尺寸data_pair=city_graduate, # 数据项type_="scatter", # 数据类型 label_opts=opts.LabelOpts( #标签（就是文字）is_show=True, # 是否显示标签formatter='{b}', # 标签显示的格式font_size=20, # 标签的文字大小font_style="normal", # 标签的样式))
四、渲染HTML
调用geo.render参数为渲染后的html文件路径
.render('html/graduate.html')
五、渲染图片
第一个参数为渲染引擎，这里选择phantomjs；第二个参数是html文件路径；第三个参数是渲染后的图片文件路径
from snapshot_phantomjs import snapshot
from generate_coordinate import generate_coordinatemake_snapshot(snapshot, 'html/graduate.html', 'image/graduate.png')
六、整合
这里不得不提python的链式调用，十分直观，简约
geo = (Geo(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", # 画布宽度height="600px", # 画布高度theme=ThemeType.ESSOS, # 地图主题),is_ignore_nonexistent_coord=True).add_schema(maptype='china' # 设置地图类型为chinazoom=1.5, # 缩放比例为1.5center=[105.95, 34.27], # 设置视角中心点为[105.95, 34.27]).add(series_name='研究生', # 这一系列点的名称symbol_size=18, # 标志（圆圈）的尺寸data_pair=city_graduate, # 数据项type_="scatter", # 数据类型 label_opts=opts.LabelOpts( #标签（就是文字）is_show=True, # 是否显示标签formatter='{b}', # 标签显示的格式font_size=20, # 标签的文字大小font_style="normal", # 标签的样式)).render('html/graduate.html'))把所有有关这个对象的操作链成一个链条执行，将每个操作的结果组合，返回给geo对象。
遇到的BUG
- 城市不能自己命名，否则会无法正常显示
- 如果在渲染图片的时候遇到
“ReferenceError: Can‘t find variable: echarts\n\n undefined:1\nnull\n“错误，考虑项目目录中是否有中文，将其移动到纯英文目录中，问题就解决了。
这还是我google来的，仔细思考一下，
can't find variable问题出在找不到echarts变量，但是echarts变量是存在的，否则画图就会报错，这样变量存在却找不到的情况，多半是路径出现问题，考虑到中文路径，以后这类Bug都可以往这方面想。
完整项目代码
github链接
成品展示
总结
至此，城市分布图地图画好了！！短短的几行代码花了我六小时琢磨，反思一下：
- 代码版本 确认用pyecharts之后，就在直接找线程的代码，以期用最短的事件完成这个任务，关键是完全没考虑到版本问题，代码粘贴下来就是一顿报错，按照我的习惯，遇上bug就找chatgpt，谁知道chatgpt给出的代码也是版本不一致，就这样带着一次成功的功利目的，花费了大量的时间内耗。这一次真切感受到了复制代码前先确定版本号的重要性。
- 官方文档 这些用户比较少的工具，社区、博客往往不活跃，这时候文档就是救命的东西，文档永远是最新的，pip安装的也永远是最新的，所以这俩是永远适配的。一般文档都会配有快速上手，经验之谈，5分钟的快速上手可以帮助节省50分钟之多。
