go语言获取页面图表 go语言画图表

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）-

当您的代码使用外部包时，这些包（作为模块分发）成为依赖项。随着时间的推移，您可能需要升级或更换它们。Go 提供了依赖管理工具，可帮助您在合并外部依赖项时确保 Go 应用程序的安全。

本主题介绍如何执行任务以管理您在代码中承担的依赖项。您可以使用 Go 工具执行其中的大部分操作。本主题还介绍了如何执行其他一些您可能会觉得有用的依赖相关任务。

您可以通过 Go 工具获取和使用有用的包。在 pkg.go.dev 上，您可以搜索您可能觉得有用的包，然后使用go命令将这些包导入您自己的代码中以调用它们的功能。

下面列出了最常见的依赖项管理步骤。

在 Go 中，您将依赖项作为包含您导入的包的模块来管理。此过程由以下机构支持：

您可以搜索pkg.go.dev以查找具有您可能觉得有用的功能的软件包。

找到要在代码中使用的包后，在页面顶部找到包路径，然后单击复制路径按钮将路径复制到剪贴板。在您自己的代码中，将路径粘贴到导入语句中，如下例所示：

在您的代码导入包后，启用依赖项跟踪并获取包的代码进行编译。

要跟踪和管理您添加的依赖项，您首先要将代码放入其自己的模块中。这会在源代码树的根目录创建一个 go.mod 文件。您添加的依赖项将列在该文件中。

要将您的代码添加到它自己的模块中，请使用 go mod init命令。例如，从命令行切换到代码的根目录，然后按照以下示例运行命令：

该go mod init命令的参数是您的模块的模块路径。如果可能，模块路径应该是源代码的存储库位置。

如果一开始您不知道模块的最终存储库位置，请使用安全的替代品。这可能是您拥有的域的名称或您控制的另一个名称（例如您的公司名称），以及来自模块名称或源目录的路径。

当您使用 Go 工具管理依赖项时，这些工具会更新 go.mod 文件，以便它维护您的依赖项的当前列表。

添加依赖项时，Go 工具还会创建一个 go.sum 文件，其中包含您所依赖的模块的校验和。Go 使用它来验证下载的模块文件的完整性，特别是对于在您的项目上工作的其他开发人员。

在代码中包含存储库中的 go.mod 和 go.sum 文件。

当您运行go mod init创建用于跟踪依赖项的模块时，您指定一个模块路径作为模块的名称。模块路径成为模块中包的导入路径前缀。一定要指定一个不会与其他模块的模块路径冲突的模块路径。

至少，一个模块路径只需要表明它的来源，例如公司或作者或所有者名称。但是路径也可能更能描述模块是什么或做什么。

模块路径通常采用以下形式：

1、Go 工具可以在其中找到模块源代码的存储库的位置。

例如，它可能是github.com/ /.

如果您认为您可能会发布模块供其他人使用，请使用此最佳实践。

2、一个你控制的名字。

如果您不使用存储库名称，请务必选择一个您确信不会被其他人使用的前缀。一个不错的选择是您公司的名称。避免使用常用术语，例如widgets、utilities或 app。

Go 保证以下字符串不会在包名称中使用。

1、test– 您可以将test用作模块路径前缀以便代码用于在另一个模块中本地测试功能进行测试。

使用test作为模块路径前缀是测试的一部分。例如，您的测试本身可能会运行go mod init test，然后以某种特定方式设置该模块，以便使用 Go 源代码分析工具进行测试。

2、example– 在某些 Go 文档中用作模块路径前缀，例如在创建模块以跟踪依赖关系的教程中。

请注意，Go 文档还用于example.com说明示例何时可能是已发布的模块。

相关问答

Q1: GO语言（三十）：访问关系型数据库（上）

本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。

您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。

在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。

3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。

注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）

GO语言（二十六）：管理依赖项（中）

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）

接下来，您将创建一个数据库。

在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。

您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。

这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。

1、打开一个新的命令提示符。

在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。

3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。

4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。

将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。

在此 SQL 代码中：

（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。

（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。

（3）添加带有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。

您将使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。

接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。

现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。

找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。

1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。

2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。

3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。

5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。

在此代码中：

（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。

（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。

导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。

现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。

您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。

编写代码

1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。

在此代码中：

（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。

该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。

（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。

（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。

为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。

（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。

（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。

（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。

文件的顶部现在应该如下所示：

3、保存 main.go。

1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。

使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。

2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。

连接成功了！

接下来，您将查询一些数据。

Q2: 81.go + vue实现web应用程序

前端框架越来越丰富，前后端分离已经是大多数软件团队采取的模式了。vue使用的场景也越来越多。

go本来使用template模板来进行前端的表现，现在可以用vue来分担很大一部分工作了。

通常直接使用go语言写后端，然后使用静态模板加载渲染前端，前端获取后端提供的数据是使用{{ }}符号，2个套在一起的花括号。这个也是vue使用的数据表现方式。

如果go+vue来协同工作的话，需要对vue进行一点设置。比如把{{ }}的方式改为[[ ]]的方式。

首先go语言获取页面图表我们要知道，vue的使用，需要在页面中加载vue.js或vue.min.js

纯静态网页使用vue是这样的（给个html例子）

然后我们实现一个go的简单web服务和模板页面

这个go服务器通过端口 1989 展示服务器页面，提供了一个静态文件路径 htmlpage，我们把vue.js和index.html文件都放置在htmlpage路径里。

go服务器还用模板给前台页面提供了一个News结构的数据，数据包括go语言获取页面图表：Title,Content,Author的值。

在index.html页面中，加载vue.js的时候需要带上静态路径 htmlpage

在 new 一个 vue 变量的时候，必须有一句来设置包裹数据的符号，我们这里设置这个符号为[[ ]]

同时，所有需要由 vue 渲染的数据，都写成类似这样的样子

在 go + vue 方式下的完整模板文件 index.html

此页面中{{ }}包裹的数据是由go从后端提供的数据（ 例如：{{.Title}}），而[[ ]]包裹的数据，是vue渲染的数据。

只是把 Vue里的数据，改为由go后端提供即可。

好吧，作者已经在向月亮示爱了。呵呵 _

运行一下程序，看修改模板后的效果。

Q3: 第5章 数据与可视化

可视化是监控的目标之一，没有一个好的展示，再多的数据我们也很难分析。这里主要对Grafana进行介绍，前面我们虽然也展示过Grafana数据可视化的界面，但是并没有深入介绍。

书本介绍了Prometheus自带的控制台界面，开启这个功能只需要在启动命令中添加相关的参数。但是，用这个方法作图的效率实在是太低了。实际使用中，都是通过配合Grafana一起使用的。关于console template的原文链接 点我

下面介绍Grafana。

Console Teamplet虽然能满足一定的可视化需求，但是也仅仅是对Prometheus的基本能力的补充。同时使用也会有许多问题，首先用户需要学习和了解Go Template模板语言，其它其支持的可视化图表类型也非常有限，最后其管理也有一定的成本。在第1章的“初识Prometheus”中我们已经尝试通过Grafana快速搭建过一个主机监控的Dashboard，在本章中将会带来读者学习如何使用Grafana创建更加精美的可视化报表。

首先Grafana是一个通用的可视化工具。‘通用’意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据，也同样适用于一些其他的数据可视化需求。在开始使用Grafana之前，我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念，以帮助用户能够快速理解Grafana。

对于Grafana而言，Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源（Data Source）。目前，Grafana官方提供了对：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持。对于Grafana管理员而言，只需要将这些对象以数据源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以轻松的实现对这些数据的可视化工作。

通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：

如上所示，在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个 Panel（面板） ，Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据。 并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分，通过Panel的 Query Editor（查询编辑器） 我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL，而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据。

Grafana通过插件的形式提供了多种Panel的实现，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板。

除了Panel以外，在Dashboard页面中，我们还可以定义一个 Row（行） ，来组织和管理一组相关的Panel。

除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义 Templating variables（模板参数） ，从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务： ，通过该服务用户可以轻松实现Dashboard的共享，同时我们也能快速的从中找到我们希望的Dashboard实现，并导入到自己的Grafana中。

作为一个通用可视化工具，Grafana除了提供灵活的可视化定制能力以外，还提供了面向企业的组织级管理能力。在Grafana中Dashboard是属于一个 Organization（组织） ，通过Organization，可以在更大规模上使用Grafana，例如对于一个企业而言，我们可以创建多个Organization，其中 User（用户） 可以属于一个或多个不同的Organization。 并且在不同的Organization下，可以为User赋予不同的权限。 从而可以有效的根据企业的组织架构定义整个管理模型。

对于Grafana而言，Prometheus就是一个用于存储监控样本数据的数据源（Data Source）通过使用PromQL查询特定Prometheus实例中的数据并且在Panel中实现可视化。

接下来，我们将带领读者了解如何通过Panel创建精美的可视化图表。

Panel是Grafana中最基本的可视化单元。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现。

Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用，当前内置了11种类型的面板，常用的包括：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text等。

其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关。

通过Grafana UI用户可以在左边的菜单栏增加一个Dashboard，然后里面选择 Choose Visualization 即可看到下面这些的面板：

选择想要创建的面板类型即可。这里以Graph面板为例，选择Graph后我们看到有4个菜单的内容需要进行设置的。

最上面的那个是Queries，在这里要定义数据源以及查询的PromQL语句；第二个也就是上图看到的，这里可以定义图表显示的内容，比如x轴和y轴的设置；第三个是General，可以定义面板的名称以及注释等；最后一个是alert，配置告警信息（Grafana也可以做告警的）。

在通用设置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定义动态Panel的能力，这部分内容会在本章的“模板化Dashboard”小结中详细介绍。

这4个设置菜单里面，最重要是第一个菜单，也就是PromQL查询语言的编写，示例为我要显示CPU的使用率的情况，我这么设置：

公式为： avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[2m])) without (cpu)

在数据源的选择那里，有好几个选项。其中default是我们前面设定的默认数据源；Prometheus是我们添加的数据源；Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用； Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景；另外一个Dashboard不清楚了。这里我们选择Prometheus作为数据源。

选择好数据源之后，我们要配置查询的语句。Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据。

每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列。**Legend **用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息。Grafana支持通过模板的方式，根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：

当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题，通过 Min Step 可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量。

Resolution 选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量。例如，如果 Resolution 的值为 1/10 ，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点。因此 Resolution 越小（1小于10，也就是默认已经最小了）可视化的精确性越高，反之，可视化的精度越低。

Format 选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据。这里提供了3个选项：Table,Time Series和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化。

除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击 Query Inspector 可以展开相关的调试面板：

在这里我们可以配置显示的样式，这里我只自定义了左边Y轴的数字格式，选择为百分比。

在这里我定义了面板的名称已经注释

这里我没有做定义，最后的图表如下：

Graph面板是最常用的一种可视化面板，其通过折线图或者柱状图的形式显示监控样本随时间而变化的趋势。我们继续用CPU的例子来做讲解：

查询公式为

上面的箭头指向， Add series override菜单，可以让我们自定义某一条折线的样式

继续往下，这里可以定义X、Y轴的情况，比如我把左边Y轴的单位改为百分数。

继续往下，这里可以定义图例的样式，也就是我们前面定义的 {{ instance }} 的样式，这里我选择用表格来显示，显示min、max和current的值。

继续往下，这里可以定义一个阈值，图表是告警的阈值。比如说我的CPU使用率超过50%，那就会显示不同的颜色，有一条阈值线。

这里和之前一样，只定义这个面板的名称和注释。

最后的图表是：

热力图这里不做介绍，这个用得稍微少点。可以看原文 点我

Singlem Panel侧重于展示系统的当前状态而非变化趋势。如下所示，在以下场景中特别适用于使用SingleStat：

如下所示，是使用SingleStat进行数据可视化的显示效果：

我们继续用CPU来说事，比如我这里定义CPU使用率低于50%就定义主机状态为健康，否则就是不健康。

对于SingleStat Panel而言，其只能处理一条时间序列，否则页面中会提示“Multiple Series Error”错误信息。这里使用上例一样的语句去查询：

首先我们新建一个singlestat面板，然后输入公式，这时候毫无疑问出现了错误提示：

为了能够正常显示，这里我们手动指定下单个实例，修改语句为：

这时候就有数据了，接下来我们要修改图表的样式。

默认情况下，当前面板显示的是平均值，我们实际要看的是当前的值.我们还要修改显示的颜色，这里我定义了两个值，小于0.5的时候显示绿色，大于0.8显示红色，中间显示橙色；然后设置显示折线图，并设置为绿色。

为了提高数字的可读性，我们把数字替换为文字。CPU使用率低于50%的时候显示为healthy，大于50%的时候显示为unhealthy。

配置面板名称及注释

最后的成品如下：

前面我们介绍的例子中，Grafana能够方便的将Prometheus返回的数据进行可视化展示。例如，在展示主机CPU使用率时，我们使用了如下表达式：

该表达式会返回当前Promthues中存储的所有时间序列，每一台主机都会有一条单独的曲线用于体现其CPU使用率的变化情况：

而当用户只想关注其中某些主机时，基于当前我们已经学习到的知识只有两种方式，要么每次手动修改Panel中的PromQL表达式，要么直接为这些主机创建单独的Panel。但是无论如何，这些硬编码方式都会直接导致Dashboard配置的频繁修改。在这一小节中我们将学习使用Dashboard变量的方式解决以上问题。

在Grafana中用户可以为Dashboard定义一组变量（Variables），变量一般包含一个到多个可选值。如下所示，Grafana通过将变量渲染为一个下拉框选项，从而使用户可以动态的改变变量的值：

例如，这里定义了一个名为node的变量，用户可以通过在PromQL表达式或者Panel的标题中通过以下形式使用该变量：

变量的值可以支持单选或者多选，当对接Prometheus时，Grafana会自动将$node的值格式化为如“ host1|host2|host3 ”的形式。配合使用PromQL的标签正则匹配“ =~ ”，通过动态改变PromQL从而实现基于标签快速对时间序列进行过滤。

通过Dashboard页面的Settings选项，可以进入Dashboard的配置页面并且选择Variables子菜单:

用户需要指定变量的名称，后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量。Grafana目前支持7种不同的变量类型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5种类型：

Label属性用于指定界面中变量的显示名称，Hide属性则用于指定在渲染界面时是否隐藏该变量的下拉框。

当Prometheus同时采集了多个主机节点的监控样本数据时，用户希望能够手动选择并查看其中特定主机的监控数据。这时我们需要使用Query类型的变量。

如上所示，这里我们为Dashboard创建了一个名为node的变量，并且指定其类型为Query。Query类型的变量，允许用户指定数据源以及查询表达式，并通过正则匹配（Regex）的方式对查询结果进行处理，从而动态生成变量的可选值。在这里指定了数据源为Prometheus，通过使用node_load1我们得到了两条时间序列：

通过指定正则匹配表达式为 /.*instance="([^"]*).*/ 从而匹配出标签instance的值作为node变量的所有可选项，即：

Selection Options 选项中可以指定该变量的下拉框是否支持多选，以及是否包含全选（All）选项。

保存变量后，用户可以在Panel的Queries中通过$node的方式使用该变量，如下所示：

这里需要注意的是，如果允许用户多选在PromQL表达式中应该使用标签的正则匹配模式，因为Grafana会自动将多个选项格式化为如“192.168.113.52:9100|192.168.113.70:9100”的形式。

使用Query类型的变量能够根据允许用户能够根据时间序列的特征维度对数据进行过滤。在定义Query类型变量时，除了使用PromQL查询时间序列以过滤标签的方式以外，Grafana还提供了几个有用的函数：

例如，当需要监控Prometheus所有采集任务的状态时，可以使用如下方式，获取当前所有采集任务的名称：

label_values(up, job)

例如，有时候我们想要动态修改变量查询结果。比如某一个节点绑定了多个ip，一个用于内网访问，一个用于外网访问，此时prometheus采集到的指标是内网的ip，但我们需要的是外网ip。这里我们想要能在Grafana中动态改变标签值，进行ip段的替换，而避免从prometheus或exporter中修改采集指标。

这时需要使用grafana的query_result函数

当在一个Panel中展示多条时间序列数据时，通过使用变量可以轻松实现对时间序列的过滤，提高用户交互性。除此以外，我们还可以使用变量自动生成Panel或者Row。 如下所示，当需要可视化当前系统中所有采集任务的监控任务运行状态时，由于Prometheus的采集任务配置可能随时发生变更，通过硬编码的形式实现，会导致Dashboard配置的频繁变更：

如下所示，这里为Dashboard定义了一遍名为job的变量：

通过使用label_values函数，获取到当前Promthues监控指标up中所有可选的job标签的值：

如果变量启用了Multi-value或者Include All Option选项的变量，那么在Panel的General选项的Repeat中可以选择自动迭代的变量，这里使用了Singlestat展示所有监控采集任务的状态：

Repeat选项设置完成后，Grafana会根据当前用户的选择，自动创建一个到多个Panel实例。 为了能够使Singlestat Panel能够展示正确的数据，如下所示，在Prometheus中，我们依然使用了 job 变量，不过此时的$job反应的是当前迭代的值：

最后的结果图如下，当我选择全部的时候，自动生成了6个Panel。

关于go语言获取页面图表和go语言画图表的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。