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 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/bash count=$1 while [ $count -gt 0 ] do sar -n DEV 1 1 | grep "Average:" | grep "eth0" | awk '{print $4,$5,$6}' count=$(($count-1)) done lcd@ubuntu:~/$ 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 python import plotly.offline as pltoff import plotly.graph_objs as go def 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 :
柱形图
#!/usr/bin/env python import plotly.offline as pltoff import plotly.graph_objs as go def 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 python import plotly.offline as pltoff import plotly.graph_objs as go def 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()
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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