D3 vs ECharts
最近做了些數據可視化方面的項目，偶然間發現 D3 這個強大的基於 JavaScript 的可視化工具庫，並驚歎其 GitHub 上的熱度，竟然 遠超 一度被（我自己）公認爲 可視化神器 的 ECharts——
（統計時間：2020-04-04）
| GitHub 指標 | D3 | ECharts |
|---|---|---|
| Star（點贊） | 90.7k | 40.3k |
| Watch（關注） | 4k | 2k |
| Used by（被引） | 83k | 64.6k |
| Fork（叉取） | 21.9k | 13.6k |
| releases（發佈） | 100 | 262 |
| contributors（貢獻者） | 96 | 121 |
於是，藉助前期對 JavaScript 的迷之自信與對 O'Reilly 的盲目崇拜，在網上輕輕鬆鬆找到了這本僅 70 頁篇幅的資源——《Getting Started with D3》，開始了漫漫填坑之旅。。。
本書特色
這本小冊子寫於 2012 年，書中的 D3.js 版本爲 2.8.0，所以和目前的最新版 5.15.1 在語法上還是有很多不同。書中示例均出自 MTA——紐約大都會交管局，目標讀者是數據相關從業人員，包括高校研究員、統計師或設計師等喜歡擼碼並樂於玩數據（不然也不會有精力去填坑）。本書主要特色大致如下：
- 跳過前期儲備知識講解（
HTML、CSS、JavaScript、SVG、canvas），直奔D3主題 - 結合紐約交通具體案例，講解
D3基本概念 - 隨書源碼提供了數據清洗的完整腳本（
Python版，待填坑） - 篇幅簡短，上手很快
- 挖坑無數
相關準備
1. 示例代碼
當時想着只是入門，重點在瞭解基本概念，版本影響應該不大，結果第一次練手就卡在了 d3.json() 的新舊寫法上，無奈之下只有先按老版本過一遍代碼，後期再嘗試更新。隨書源碼位置：
GitLab：https://resources.oreilly.com/examples/0636920025429.git
Gitee：https://gitee.com/PeacefulWinter2020/Getting-Started-with-D3.git
這裏的 Gitee 版是爲了方便大家快速同步到本地，特意從 GitLab 上遷移到 Gitee 上的。
git clone https://resources.oreilly.com/examples/0636920025429.git
git clone https://gitee.com/PeacefulWinter2020/Getting-Started-with-D3.git
2. 測試服務器
由於書中不少示例的數據源是 JSON 文件格式，需要在服務器環境下運行。書中給出的方案是 Python 版 SimpleHTTPServer。其實只要是個服務器就行，如 Tomcat。這裏用到的是 VSCode 插件 Live Server 5.6.1，編輯器內直接右鍵【Open with Live Server】即可運行。
下面，我將從頭到尾，按書中示例的順序，逐一梳理這本小冊子給大家精心準備的 D3 小確喪。。。
Chapter 1. Introduction
第一章沒有具體示例，只是交待了一些準備工作。
全書示例代碼模板：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<script src="d3.js"></script>
<script>
function draw(data) {
"use strict";
// badass visualization code goes here
}
</script>
</head>
<body>
<script>
d3.json("data/some_data.json", draw);
</script>
</body>
</html>
注意：這裏的 D3 庫文件是舊版的（[ v2.8.0.zip 下載 ] [ v5.15.1.zip 下載 ]）
值得注意的是，書中提到一個在用 JSON 存數據時值得借鑑的一個基本原則：
數據不要放在 JSON 的鍵上。
——Micha 黃金法則
錯誤寫法：
{
"bob": 20,
"alice": 23,
"drew": 30
}
正確寫法：
[
{
"name": "bob",
"age": 20
},
{
"name": "alice",
"age": 23
},
{
"name": "drew",
"age": 30
}
]
這裏還提到一個方法，用於快速切換到正確的 JSON 寫法：d3.entries()，但沒有給出具體示例，這裏補全：
let oldData = {
"bob": 20,
"alice": 23,
"drew": 30
};
let newData = d3.entries(oldData).map(e => ({name: e.key, age: e.value}));
console.log(newData);
// Results:
// [{name: "bob", age: 20},
// {name: "alice", age: 23},
// {name: "drew", age: 30}]
Chapter 2. The Enter Selection
這一章引入了一個重要概念：enter selection（輸入選擇），算是第一個坑吧，看得我一頭霧水：這真的是入門級嗎？後來查了一下其他資料才知道，D3 有個 enter、update、exit 的概念，因爲是“入門級”，這裏直接省略了後面兩個，只能在說明欄的鏈接中查看相關的介紹。入門太難了。。。
示例1：創建地鐵線路狀態公告欄
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
</head>
<body>
<script src="js/d3.js"></script>
<script>
function draw(data) {
"use strict";
// badass visualization code goes here
d3.select('body')
.append('ul')
.selectAll('li')
.data(data)
.enter()
.append('li')
// populate content
.text((d, i) => `index=${i}, name=${d.name}, status=${d.status}`)
// set style
.style('color', d => d.status == 'GOOD SERVICE' ? 'green' : 'blue')
.style('font-weight', ({ status: st }) => st != 'GOOD SERVICE' ? 'normal' : 'bold')
}
d3.json("data/service_status.json", draw);
</script>
</body>
</html>
（未完待續）