Python使用Plotly绘制压测数据并生成静态HTML页面

季宁

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的Plotly模块绘制压测数据并生成静态HTML页面。通过安装Plotly，利用其Python API可快速生成线图、散点图、柱状图、饼图及填充堆叠线图。生成的HTML文件包含丰富的交互工具，便于Web端展示测试结果，提升数据呈现效率。

导语：利用python-plotly模块进行压测数据的可视化绘制，并生成静态HTML页面以展示结果。

在开发过程中，对模块进行压力测试是常见环节。压测结束后，许多开发者习惯使用Excel处理数据并制作可视化图表，但这不利于通过Web页面直观展示结果。本文将演示如何使用python-plotly模块绘制压测数据，并生成静态HTML页面，从而实现便捷的结果展示。

Plotly简介

Plotly是一款基于JavaScript开发的制图工具，提供了与主流数据分析语言（如Python、R、MATLAB等）交互的API。访问官网https://plot.ly/可获取更多信息。Plotly支持绘制具备用户交互功能的精美图表。

Python-Plotly 安装

本文档主要介绍如何使用plotly的Python API绘制几种基础图表，更多关于Plotly的使用方法请参考https://plot.ly/python/。

Python-Plotly可通过pip安装，建议在Python 2.7及以上版本中使用。若使用Python 2.6版本，请自行安装Python 2.7及对应的pip工具。

Plotly绘图实例

line-plots

绘图效果：

生成的HTML页面右上角提供了丰富的交互工具。

代码：

def line_plots(name):
  '''
  绘制普通线图
  '''
  #数据，x为横坐标，y,z为纵坐标的两项指标，三个array长度相同
  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        'z':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5]}
  data_g = []
  #分别插入 y, z
  tr_x = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y'],
    name = 'y' 
  )
  data_g.append(tr_x)
  tr_z = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['z'],
    name = 'z' 
  )
  data_g.append(tr_z)
  #设置layout,指定图表title,x轴和y轴名称
  layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
  #将layout设置到图表
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  #绘图,输出路径为name参数指定
  pltoff.plot(fig, filename=name)

scatter-plots

绘图效果：

代码：

def scatter_plots(name):
  '''
  绘制散点图
  '''
  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        'text':['5_txt','4_txt','1_txt','3_txt','11_txt','2_txt','6_txt','7_txt','19_txt','20_txt']}

  data_g = []

  tr_x = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y'],
    text = dataset['text'],
    textposition='top center',
    mode='markers+text',
    name = 'y' 
  )
  data_g.append(tr_x)

  layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

bar-charts

绘图效果：

代码：

def bar_charts(name):
  '''
  绘制柱状图
  '''
  dataset = {'x':['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS'],
        'y1':[45, 26, 37, 13],
        'y2':[19, 27, 33, 21]}
  data_g = []
  tr_y1 = Bar(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y1'],
    name = 'v1'
  )
  data_g.append(tr_y1)

  tr_y2 = Bar(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y2'],
    name = 'v2'
  )
  data_g.append(tr_y2)
  layout = Layout(title="bar charts", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

pie-charts

绘图效果：

代码：

def pie_charts(name):
  '''
  绘制饼图
  '''
  dataset = {'labels':['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS', 'Android', 'iOS'],
        'values':[280, 25, 10, 100, 250, 270]} 
  data_g = []
  tr_p = Pie(
    labels = dataset['labels'],
    values = dataset['values']
  )
  data_g.append(tr_p)
  layout = Layout(title="pie charts")
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

filled-area-plots

本例绘制具有填充效果的堆叠线图，适用于分析具有堆叠百分比属性的数据。

绘图效果：

代码：

def filled_area_plots(name):
  '''
  绘制堆叠填充的线图
  '''
  dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
        'y1':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
        'y2':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5],
        'y3':[13,22,46,1,15,4,18,11,17,20]}

  #计算y1,y2,y3的堆叠占比
  dataset['y1_stack'] = dataset['y1']
  dataset['y2_stack'] = [y1+y2 for y1, y2 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'])]
  dataset['y3_stack'] = [y1+y2+y3 for y1, y2, y3 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'], dataset['y3'])]

  dataset['y1_text'] = ['%s(%s%%)'%(y1, y1*100/y3_s) for y1, y3_s in zip(dataset['y1'], dataset['y3_stack'])]
  dataset['y2_text'] = ['%s(%s%%)'%(y2, y2*100/y3_s) for y2, y3_s in zip(dataset['y2'], dataset['y3_stack'])]
  dataset['y3_text'] = ['%s(%s%%)'%(y3, y3*100/y3_s) for y3, y3_s in zip(dataset['y3'], dataset['y3_stack'])]

  data_g = []
  tr_1 = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y1_stack'],
    text = dataset['y1_text'],
    hoverinfo = 'x+text',
    mode = 'lines',
    name = 'y1', 
    fill = 'tozeroy' #填充方式: 到x轴
  )
  data_g.append(tr_1)

  tr_2 = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y2_stack'],
    text = dataset['y2_text'],
    hoverinfo = 'x+text',
    mode = 'lines',
    name = 'y2', 
    fill = 'tonexty' #填充方式:到下方的另一条线
  )
  data_g.append(tr_2)

  tr_3 = Scatter(
    x = dataset['x'],
    y = dataset['y3_stack'],
    text = dataset['y3_text'],
    hoverinfo = 'x+text',
    mode = 'lines',
    name = 'y3',
    fill = 'tonexty'
  )
  data_g.append(tr_3)

  layout = Layout(title="field area plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
  fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
  pltoff.plot(fig, filename=name)

小结

本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法。实例中涵盖的线图（line plots）、散点图（scatter plots）、柱状图（bar charts）、饼图（pie charts）以及填充堆叠线图（filled area plots）这五种典型图表，基本覆盖了大部分类型的测试数据。开发者可根据需要进行变形，绘制出更多美观的图表。

文中所示代码：test_plotly_jb51.rar

参考资料

1. https://plot.ly/python/basic-charts/

2. https://images.plot.ly/plotly-documentation/images/python_cheat_sheet.pdf

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。