可视化入门学习

前言

可视化是指用于创建图形、图像或动画，以便交流沟通讯息的任何技术和方法。翻译成人话，即用图表 / 图形来代替文本描述。可视化的重点在于清晰地表述观点。那么该如何入门可视化呢？师父有言，“先去调研，看看目前的可视化组件能做到什么程度”做事前先调研，既可以对该领域有一个大致的认知，又可以避免重复造轮子，为日后能在该领域做出一些独特的贡献打下基石。

调研

1. 调研方法论

调研对象
组件名
地址
Antv
Vue
Echarts
Highcharts
/
D3
Ploty
Sugar BI
如何弄出一套适用的评定算法 / 方法论？
- 先以某个成熟的大型组件为测试样例，逐一测试以下量化标准，一方面观察该组件是否符合标准，符合标准到一个什么程度；另一方面反过来思考这样的标准是否有意义，可以对标准进行一个适当地增删
- 对标准进行合并整理，提出可量化的方法论
量化标准：
特色（最重要且最需要关注的地方）
交互模式（在线还是离线；CS / BS / APP)
组件暴露的API是否有详细且规范的输入输出描述？（关注二次开发有无可能）
组件通用功能是否完善？有无约束和限制？动态效果怎么样？大数据渲染性能怎么样？
组件是否有人持续更新与维护？社区活跃度怎么样？（遇到问题是否容易解决）
是否有可以直接运行或者借鉴的 demo？（直接体现出效果）
是否支持离线（内网使用）？
评定组件的方法：
- 体验官网的各个模块 + 本地安装尝试 + 看用户生态 / 用户评价 + 探索离线部署方式
  - 关注离线场景下的组件部署，可尝试以下方法：rancher（K8s的一个应用，底层依赖 docker 镜像）、docker + Nexus + Gitlab、第三方云原生交付平台（阿里云、ThingJS）
- 行研报告（调查不仅针对组件本身，同时也可以观察组件背后的开发者）

2. 调研示例

ECharts（侧重于图表）
特色
交互
使用
API
活跃度
不足
1.图表样式齐全，颜色鲜明、对比度高 2.支持 Canvas 与 SVG，网页实时渲染效果好，延迟低
BS / 作为库文件引入前端文件
1.对于提供的图表样式，可直接在线修改数据从而快速获得图表，或下载其源码进行二次开发； 2.可在线定制下载 echarts 模块，使其作为 js 库文件引入前端开发直接使用
有很细致且规范的输入输出描述
Stackoverflow 相关问答很多其 github 项目主体稳定且有人负责维护与更新用户体验反馈较好
对于 3D图形 / 数据量较大的渲染，网页响应效果不佳

作为库文件引入使用示例：

在线修改 demo 使用示例：

Echarts离线部署方案：

官网定制下载插件代码，再使用U盘 / 光盘拷贝至目的主机；
从 github 上拉取源码后，使用 cnpm 安装相应依赖。依靠 npm 可以提供内网服务，也可以引用 /echarts/dist 中的 js 文件进行二次开发。

3. 调研结论

现有可视化组件类别：
- 图表开发。例：Echarts、Highcharts、Chart.js、react-vis、ApexCharts
- 图形开发。例：Antv、D3.js、billboard.js
- 低代码开发，实现所见即所得。例：Sugar BI、react-big-screen、vue-big-screen
- 模块开发，专注于某一类图表 / 图形。例：Deck.gl
现有可视化组件功能总结：
1. 在线修改 demo 代码，将图表导出使用；
2. 作为库文件引入前端 IDE，进行二次开发。
调研思考：
- 现有可视化组件涵盖了基本所需的图表类型，demo 多而全。因此对于简单的开发情景，采用“拿来主义“，使用 Echarts，Antv/g2，甚至使用 Sugar BI，都能满足要求。但如果要面对的是高度定制化的图表开发需求，那么 D3.js / Antv 几乎是唯一的出路。因为它们是面向图形开发的可视化组件，自由度高。但相应的这一类组件几乎都有自身的图形交互语法，学习曲线比较陡峭，不适用于敏捷开发。