如何将matplotlib图像渲染到前端

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摘要：matplotlib结合seaborn二维绘图功能强大，可以绘制eCharts画不出的图像，因此考虑直接将matplotlib图像渲染到前端。

文章说明
文章说明：前端绘图一般是用百度eCharts，但其样式不够丰富且可定制化程度不高，有时无法满足需求，因此直接将python的matplotlib数据可视化渲染到前端。
另请参考：python将matplotlib输出到web
另请参考：如何将Matplotlib图像展示在web页面上
另请参考：Mac使用matplotlib.pyplot画图出现中文乱码
文章作者：鴻塵
文章链接：https://hwame.top/20201008/render-matplotlib-figure-to-flaskweb.html

一、背景

前端页面的数据可视化一般是用百度eCharts，但其样式不够丰富且可定制化程度不高，有时无法满足需求。
最近需要在前端展示相关图（Correlogram），python中可以使用matplotlib结合seaborn轻松实现，但eCharts实例中没有类似的样例，因此考虑直接将matplotlib图像渲染到前端。

二、思路

1.保存图片到服务器static目录

将画好的图片保存在服务器的static目录下，前端再从该目录读取图片进行展示。这种思路很直接，是最容易想到的，但是存在以下问题：

  • 无法判断响应时间。因为图像生成是通过前端用户传递一系列参数，再根据这些参数计算相应的数据，利用计算的数据进行可视化，因此后端生成图片的时间未知，所以只能采用在前端延时展示。
  • 前端访问static目录不方便。前端VUE＋后端Flask的前后端分离的项目中，前端访问static目录不方便。
  • 占用服务器内存和带宽。将图片保存在服务器，前端从服务器获取资源时会占用一部分网络带宽，影响到前端资源加载的速度，并且图片累积将会占用服务器内存。

2.使用请求的方式将图像传到前端

将图像以请求的方式传到前端，前端只需将<img>标签的src属性赋值为后端的请求路径即可。
该方法可以在后端生成完图像后再发送给前端，无需设置延时获取图像。拟采用该方法。

3.将图像以Base64格式发送给前端

这种思路和思路2类似，但是区别在于调用savefig方法时不存储为图像，而是存储为二进制格式，二进制格式再转化为Base64字符串格式，并将其发送给前端，前端只需要将<img>标签的src属性赋值为该字符串即可。

三、代码实现

对比三种方法，显然思路3为最优解：

  • 在后端生成完图像后再发送给前端，无需设置延时获取图像；
  • 只需要往前端发送一次请求，代码更加精简；
  • 调用了 savefig 方法，可以去除白边。

接口使用python的flask框架，代码如下：

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import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # 不出现画图的框
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64
import seaborn as sns

@app.route('/correlation')
def correlation():
    data = df.corr()
    # 开始画图
    plt.figure(figsize=(12, 10), dpi=80)
    sns.heatmap(data, xticklabels=data.columns, yticklabels=data.columns, cmap='RdYlGn', center=0, annot=True)
    plt.title('Correlogram', fontsize=22)
    plt.xticks(fontsize=12)
    plt.yticks(fontsize=12)
    # plt.show()
    # 转成图片的步骤
    sio = BytesIO()
    plt.savefig(sio, format='png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.0)
    data = base64.encodebytes(sio.getvalue()).decode()
    src = "data:image/png;base64,{}".format(data)
    plt.close()  # 记得关闭，不然画出来的图是重复的
    return src

四、效果预览

前端通过请求获取该src后，只需将其赋值给<img>标签的src属性即可：

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<img src={{src}}>

预览图如下：
效果预览图

五、部署问题

1.无GUI图形界面

服务器是不带GUI界面的CentOS 7，但是matplotlib.pyplot是需要tkinter库的支持的：_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable。
然而，我们并不需要安装tkinter、tcl-devel和tk-devel等，因为我们并不是需要在Linux上看到画出的图，只需要改一下后端agg即可【貌似Linux下默认后端已是Agg，从配置文件可以看到】，代码如下：

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import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
# 在from matplotlib import pylot之前添加mpl.use('Agg')
from matplotlib import pylot

2.中文字体乱码

原因分析

由于matplotlib没有中文字体，直接会报错：RuntimeWarning: Glyph xxxxx missing from current font.，网上有说需要添加两行代码（在缺少字体文件的情况下，这种方法无效），即：

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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#设置字体，设置了字体后，负号会变成乱码

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#让负号的乱码正常显示

因为没有黑体这个字体，所以仍会报错，因此需要手动下载对应字体。并将其复制到对应位置：./python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/。

修改配置文件

解决字体缺失的问题后，还需要修改配置文件matplotlibrc，文件位置：./python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc。直接修改配置文件的好处是，不需要每次都在程序代码中添加诸如plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']的配置项。

  • 将#font.family : sans-serif修改为font.family : sans-serif（去掉注释）
  • 将#font.sans-serif : DejaVu Serif, ...修改为font.sans-serif : SimHei, DejaVu Serif, ...（去掉注释，添加SimHei）
  • 将#axes.unicode_minus : True修改为axes.unicode_minus : False（去掉注释，属性设置为False）

说明：黑体SimHei也可以改为其他字体，最接近宋体和Times New Roman的是STSong，参考如何使matplotlib同时使用宋体和Times New Roman。

删除matplotlib缓存

Linux上的matplotlib缓存文件位于用户家目录下的”~/.cache/matplotlib/“，可以看到其下包含了缓存文件fontlist-v310.json及缓存文件夹tex.cache。若不删除缓存，可能看不到配置生效。

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rm -rf ~/.cache/matplotlib/

3.其他

任何人都没法保证自己写的代码没有bug，而且测试时也不可能考虑到所有的情况。一旦程序部署上线作为服务运行，出现问题用户也只能看到50x的错误，因此要养成善于查看日志的习惯！从日志入手，才能分析问题出现的原因，从而能打补丁、修bug、改代码，使程序更健壮、服务更稳定。

鴻塵Pythoner, Data Analyst

个人简介：处女座不适合做码农。
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