如何評價最新發布的ECharts 4？

01-24

ECharts 4.0正式發布了！
2018 年 1 月 16 日，百度的 ECharts 團隊對產品進行了更新，發布了時隔兩年的大版本 4.0。
ECharts 官網與 Github 地址：
ECharts
ecomfe/echarts

echarts 用戶過來回答一波。

我用echarts的第一件事就是就是給echarts蓋上一層自己的API，我叫做加輪胎。

看到4.0我就覺得我做dataSet，emmmmm,假如一開始就有dataSet我就可以少做一部分比較複雜的數據處理。echarts的數據處理方式很贊。下面我會簡單談談。不過還是建議大家使用圖表庫的時候都要自己在上面蓋一層自己的API，默認好自己一套樣式和自己的某些定製數據處理方式。像現在這樣echarts對樣式break change 之後，我們可以在自己的那層API調整代碼，然後直接影響全局而不是每個用到echarts的地方都去改一次。

先給一張截圖簡單讓大家感受一下新版數據映射關係

我比較喜歡喜歡echarts 4.0 的dataSet的原因有：

1.傳入數據接近瀏覽器直接從資料庫，csv等對中形式直接得到的數據。

2.直觀的配置數據映射邏輯,貼近用戶思考的數據配置方式，沒有數據的交叉映射邏輯。（維度的意思官網有介紹，我就不貼了。）

這幾步省去新用戶需要寫的一些數據處理邏輯，廢了老用戶好些個parser。

當然，這個dataSet還沒處理的是數據的聚合邏輯,只能多表從不同維度去分析數據，不能多表從不同顆粒度之類的去分析數據。我開始一直以為dataSet裡面會有一個關於數據聚合的數組，表格可以自由使用，類似多個grid的配置方式。比如：

當然，也可能是他們正在規劃中。

感覺剛好我處理和使用數據的習慣和他們的改版的差不多，只是限於時間和能力很多東西做的明顯echarts本身好，但很多東西都可以銜接上直接用，比較高興。

dataSet解決部分用戶的痛點，也是4.0的一（最？）大特色，至於千萬級數據渲染技術厲害不過可能很多用戶會用不到，但也可以說至少確保了在這種極端條件能不出簍子。

還有另外一個PPT中可以使用echart了。感覺很酷，要是在大學時候我可能會用上，我個人現在用不上，不做評論。

我初步了解到並關注的點基本說完，其他的有空再了解下。

其他同期發布的東西不在該題討論範圍，啰嗦一句，同期發布的其他幾個產品，也非常搶眼，希望能有一個和echarts一樣好的中文文檔。

支持了無障礙可視化，讓視覺障礙人士也可以理解圖表，這跟情懷，點個贊。

這次更新了幾塊內容，這三塊我是較大的更新

1. 整合 SVG 引擎

整合 SVG 引擎，主要定位在移動端上，有很大的性能提升。引擎本身做兼容這件事是極大的利好，畢竟屏蔽了使用差異。

但我的理解 SVG 與 canvas 本身就處在不同的使用場景下，如果在大規模渲染下一定還是 canvas 來做會更好。我理想的構架是只有圖形渲染由 canvas 做。

2. 數據與樣式映射

重點看了下數據映射這塊新功能，但並沒有重點強調。

source: [ ["product", "2015", "2016", "2017"], ["Matcha Latte", 43.3, 85.8, 93.7], ["Milk Tea", 83.1, 73.4, 55.1], ["Cheese Cocoa", 86.4, 65.2, 82.5], ["Walnut Brownie", 72.4, 53.9, 39.1] ]

數據用的是行返回，而且用的是比較省位元組數的數組方式。映射圖形組件方式自然是用數組的下標，用數組下標這種方式我不推薦，這是一種很不穩定的配置，因為你對應的不是維度欄位，而是用下標，一旦數據表更新，對於前端改動是比較大的。

這種方式比起純粹的數組對象的行返回方式的問題是，前端一般需要重新構造這個結構，不然後端也要構造。而數組對象的行返回，維度已經包含了數據里，儘管說數據位元組數會多一些。

這塊的理解與 g2 的圖形語法映射還是不一樣，可能是需要兼容老版本加上理解成本與易用性的考慮，我猜。但映射這塊的能力比起 g2 還是有些弱，具體就不說了。

不過，不影響是一個很好的功能升級，希望未來在數據這塊上可以更加優化。

3. 生態延展

Echarts 在生態建設上很多年，一直在堅持和優化，這次支持 PPT 非常厲害，之前用 R 做一些分析，發現 R 上也有 echarts 的包，幾乎無所不包。Echarts 不虧是是世界級的可視化圖表庫。

一直在關注他們的產品，包括echarts，zrender，qtek（好像改名了）

看到echarts官網上有一個渲染千萬量級數據的DEMO，確實挺震撼的

前端能渲染這個數據量的技術就只有WebGL了，但是蛋疼的瀏覽器環境（IE11以上才支持）讓WebGL很難大範圍推廣

ECharts4實際上也沒有完全擁抱WebGL，基於WebGL的功能分離成EChartsGL了，應該一方面是不想把庫的體積變得太大，另一方面就是照顧瀏覽器兼容性了。

EChartsGL有幾個和mapbox gl結合的例子做的非常漂亮，我都想截圖當桌面背景了，只是其中一個例子似乎有深度衝突，看起來有點閃爍。

不說了，我去讀ECharts源碼了...

很好很強大，竟然還用比特幣做例子：ECharts Demo

可惜暫時還取代不了Trading View。

10年前的API風格保持不變，可以兼容老版本代碼(沒有改進)，設計風格傻瓜化，強調配置（配置到shi，調個想要的效果就像碰運氣一樣），為什麼不改成現在前端流行setState呢？好吧，歷史原因。

echart挺強大的，但是作為一個只會python的小學生來說，JS目前還不怎麼會。這裡安利一個由echart移植到python的項目。pyecharts。

項目地址

https://github.com/pyecharts/pyechartsgithub.com

EChart在繪製這一點上已經逆天了，千萬級別的數據量我想不來在前端上如何實現，用WebAssembly嗎？讓人傷心的是當我追著他們的10萬級的數量級去優化，結果好不容易優化到10萬了，他們又搞出來一個千萬級的，一下子就斯密達了

說一下我在意的兩點

第一點終於出了搞出了數據與樣式分離了要不然很快就會被後面追趕的G2超越了還有plotly

第二點終於不用糾結svg好還是canvas 這點做得很好 zrender把他大一統了

其他的沒什麼了用的人多搞個社區工具啥的不算進步

據說是快了，沒有實測，但官方的demo中的單次渲染速度依舊在50ms以上，也許沒更新？也許提升的不是這個地方？

對於性能來說50ms以上其實是不能接受的，1000/50=20，20fps的動畫是肉眼可以感覺到的掉幀，一個頁面有一個圖也許能忽略，但數量一旦上來，數據量一大，體驗還是很差的。

尤其同時存在實時渲染的動畫時。

1. 個人認為，dataset是最大亮點，很大程度因為dataset放棄echart使用g2

2. 小程序怎麼使用Echart？這種亮點文檔居然沒有

3. 不論使用canvas或者svg渲染，現在的我更關心是否有dom操作，因為涉及跨平台（移動瀏覽器看圖或者千萬級數據的場景很少吧，所以還是canvas王道？

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3=&>搜索了一下，是有dom操作的，那怎麼和小程序結合呢？

挺震撼的，尤其是3D視圖特別豐富。

有點小遺憾的是我常用的儀錶盤組件沒有任何更新，就這樣，攤手。。。