本项目由Flask提供Web服务，通过其路由功能调用数据处理函数后，传入ECharts模版，实现可视化。 开发工具：VS Code static 文件夹中存放支持文件 echarts.js templates 文件夹中存放用于前端展示的网页 query.html getdata.py 为获取并处理股票数据的 Python 代码 query.py 为调用 Flask 框架的 Python 代码 本项目使用 Python 的 tushare 第三方库来获取股票数据。

您的项目是一个基于Flask框架和ECharts库的数据可视化Web应用。以下是对您项目结构和功能的概述：

1. 开发工具：您选择了VS Code作为开发环境，这是一个功能强大且广受欢迎的代码编辑器1。

2. 项目结构：

   • static 文件夹：存放静态资源文件，如JavaScript库echarts.js，这是ECharts的核心文件，用于在网页中嵌入ECharts图表15。
   • templates 文件夹：包含前端展示的HTML模板，如query.html，这是用户与应用交互的界面23。
   • getdata.py：这是处理数据的Python脚本，负责获取并处理股票数据。您提到使用Python的第三方库tushare来获取股票数据7。
   • query.py：这是Flask应用的主脚本，调用Flask框架来设置路由和视图，处理来自前端的请求，并与getdata.py交互以获取数据并展示在前端页面上38。

3. 数据可视化：通过Flask的路由功能，您的应用可以调用getdata.py中的数据处理函数，然后将处理后的数据传入ECharts模板，实现数据的可视化展示38。

4. ECharts：ECharts是一个基于JavaScript的开源数据可视化库，由百度推出，支持多种图表类型，可定制程度高58。

5. Python库：您的项目使用了tushare库来获取股票数据，这是一个专门用于获取中国股市数据的Python第三方库7。

6. 其他可视化工具：虽然您的项目主要使用ECharts，但还有其他Python可视化库如Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Pygal和Plotly等，它们也可用于数据可视化69。

通过上述概述，您的项目利用了Flask的Web服务功能和ECharts的数据可视化能力，结合了Python的数据处理能力，为用户提供了一个交互式的数据可视化平台。