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PyWebIO 是一个 Python 库，它使得在 Python 脚本中构建基于 Web 的交互式应用程序变得非常容易。你可以使用它来创建简单的 Web 应用程序，而无需编写大量的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。这使得 PyWebIO 成为数据科学、机器学习和数据可视化任务的绝佳选择，因为它允许你快速创建交互式仪表板和 Web 应用程序，以与你的数据进行交互。

在 PyWebIO 中创建曲线图通常涉及使用 `pywebio.output` 模块中的 `put_html` 函数。此函数允许你将原始 HTML 代码嵌入到你的 PyWebIO 应用程序中。为了创建曲线图，你可以使用流行的 JavaScript 图表库，如 Chart.js 或 Plotly.js。这些库提供了广泛的图表选项，并且相对容易与 PyWebIO 集成。

以下是如何使用 PyWebIO 和 Chart.js 创建简单曲线图的示例：

```pythonfrom pywebio.input import *from pywebio.output import *import randomimport timedef chart_test(): put_markdown('## 动态实时数据') put_markdown('下方图表曲线随机产生') c1 = output() with c1: put_html('') # put_buttons(['开始', '停止'], onclick=[lambda: run(c1), stop]) while 1: # 数据 x_data = list(range(10)) y_data = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)] # 图表配置 chart_config = { 'type': 'line', 'data': { 'labels': x_data, 'datasets': [{ 'label': '随机数据', 'data': y_data, 'borderColor': 'rgba(75, 192, 192, 1)', 'borderWidth': 2, 'fill': False }] }, 'options': { 'scales': { 'yAxes': [{ 'ticks': { 'beginAtZero': True } }] } } } # 使用 JavaScript 更新图表 js_code = f''' var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); var myChart = new Chart(ctx, {chart_config}); '''.replace('{chart_config}', str(chart_config)) c1.append(put_javascript(js_code)) time.sleep(1)if __name__ == "__main__": chart_test()```

在这个例子中，我们首先使用 `put_markdown` 函数添加一些标题。然后，我们使用 `put_html` 函数创建一个画布元素，Chart.js 将使用该元素来绘制图表。接下来，我们定义一个包含图表数据的 Python 字典。在本例中，我们使用随机数据。然后，我们使用 Python 的 `json.dumps` 函数将数据序列化为 JSON 格式，并使用字符串格式化将数据嵌入到 JavaScript 代码中。最后，我们使用 `put_javascript` 函数执行 JavaScript 代码，该代码使用 Chart.js 库创建图表。石家庄人才网小编提示，PyWebIO 提供了一种简单直接的方式来构建交互式 Web 应用程序，即使你没有广泛的 Web 开发经验也是如此。

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