Building a Real-time Dashboard with FastAPI and Svelte
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40 分钟

在本教程中，您将学习如何使用 FastAPI 和 Svelte 构建实时分析仪表板。我们将使用服务器发送事件 （SSE） 将实时数据更新从 FastAPI 流式传输到我们的 Svelte 前端，创建一个实时更新的交互式仪表板。

最终应用：

仪表板最终版

依赖：

  • Svelte v5.23.2
  • SvelteKit v2.19.0
  • 节点 v22.14.0
  • npm v11.2.0
  • FastAPI 版本 0.115.11
  • Python 版本 3.13.2

目标

在本教程结束时，您应该能够：

  1. 设置具有实时数据流功能的 FastAPI 后端
  2. 使用 SvelteKit 创建现代 Svelte 应用程序
  3. 实施服务器发送事件 （SSE） 以实现实时数据更新
  4. 使用 Svelte 组件构建交互式图表和图形
  5. 在前端高效处理实时数据更新

我们在构建什么？

我们将创建一个分析控制面板，实时显示模拟传感器数据。仪表板将包括：

  • 显示温度趋势的折线图
  • 显示当前湿度水平的仪表图
  • 实时状态指示器
  • 历史数据视图

这是一个实际示例，可以适用于任何需要实时数据可视化的应用程序。

项目设置

让我们从创建项目结构开始，打开一个终端并运行以下命令：

$ mkdir svelte-fastapi-dashboard
$ cd svelte-fastapi-dashboard

我们将使用两个主要目录来组织我们的项目：

svelte-fastapi-dashboard/
├── backend/
└── frontend/

让我们从后端设置开始......

FastAPI 后端

首先，让我们设置我们的后端环境。创建并导航到后端目录：

$ mkdir backend
$ cd backend

创建并激活虚拟环境：

$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ export PYTHONPATH=$PWD

安装所需的依赖项：

(venv)$ pip install fastapi==0.115.11 uvicorn==0.34.0 sse-starlette==2.2.1

我们在 FastAPI 中使用 sse-starlette 来支持服务器发送的事件。

在 “backend” 文件夹中创建以下目录结构：

backend/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── api.py
│   └── sensor.py
└── main.py

让我们在 backend/app/sensor.py 中实现一个模拟传感器数据生成器：

import random
from datetime import datetime
from typing import Dict

class SensorData:
    def __init__(self):
        self.min_temp = 18.0
        self.max_temp = 26.0
        self.min_humidity = 30.0
        self.max_humidity = 65.0

    def generate_reading(self) -> Dict:
        """Generate a mock sensor reading."""
        return {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "temperature": round(random.uniform(self.min_temp, self.max_temp), 1),
            "humidity": round(random.uniform(self.min_humidity, self.max_humidity), 1),
            "status": random.choice(["normal", "warning", "critical"])
        }

现在，让我们在 backend/app/api.py 中创建我们的 FastAPI 应用程序：

import asyncio
import json

from fastapi import FastAPI
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse

from .sensor import SensorData

app = FastAPI()
sensor = SensorData()

# Configure CORS
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["http://localhost:5173"],  # Svelte dev server
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Welcome to the Sensor Dashboard API"}

@app.get("/current")
async def get_current_reading():
    """Get the current sensor reading."""
    return sensor.generate_reading()

@app.get("/stream")
async def stream_data():
    """Stream sensor data using server-sent events."""
    async def event_generator():
        while True:
            data = sensor.generate_reading()
            yield {
                "event": "sensor_update",
                "data": json.dumps(data)
            }
            await asyncio.sleep(2)  # Update every 2 seconds

    return EventSourceResponse(event_generator())

在本节中，我们创建了一个 FastAPI 应用程序，它使用服务器发送事件 （SSE） 流式传输传感器数据。终端节点返回当前传感器读数，终端节点实时流式传输传感器数据更新。/current/stream

最后，在 backend/main.py 中创建入口点：

import uvicorn

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("app.api:app", host="0.0.0.0", port=8000, reload=True)

启动服务器：

(venv)$ python main.py

您的 API 现在应该以 http://localhost:8000 运行。您可以在 http://localhost:8000/docs 查看 API 文档。 访问 http://localhost:8000 后，您应该会看到以下输出：

{
"message": "Welcome to the Sensor Dashboard API"
}

Svelte 前端

现在让我们使用 SvelteKit 创建 Svelte 应用程序。导航回项目根目录并创建前端：

$ cd ..
$ npx [email protected] create frontend

出现提示时，选择以下选项：

  • 您想要哪个模板？› SvelteKit minimal
  • 使用 TypeScript 添加类型检查？› 是的，使用 TypeScript 语法
  • 您想为您的项目添加什么？（使用箭头键/空格键）：
    • ✓ 更漂亮
    • ✓ ESLint
    • ✓ 维斯特
  • 您希望使用哪个软件包管理器安装依赖项？› npm

安装依赖项：

$ cd frontend
$ npm install

我们还需要一些额外的 dashboard 包：

$ npm install [email protected] @types/[email protected]

让我们创建主仪表板布局。将 frontend/src/routes/+page.svelte 的内容替换为：


  import { onMount } from 'svelte';
  import type { SensorReading } from '$lib/types';

  let currentReading = $state(null);
  let eventSource = $state(undefined);

  onMount(async () => {
    // Initial data fetch
    const response = await fetch('http://localhost:8000/current');
    currentReading = await response.json();

    // Set up SSE connection
    eventSource = new EventSource('http://localhost:8000/stream');
    eventSource.addEventListener('sensor_update', (event) => {
      currentReading = JSON.parse(event.data);
    });

    return () => {
      if (eventSource) eventSource.close();
    };
  });



  
Sensor Dashboard


  {#if currentReading}
    

      

        
Temperature

        
{currentReading.temperature}°C

      


      

        
Humidity

        
{currentReading.humidity}%

      


      

        
Status

        
{currentReading.status}

      

    

  {/if}



  .container {
    max-width: 1200px;
    margin: 0 auto;
    padding: 2rem;
  }

  .dashboard-grid {
    display: grid;
    grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(300px, 1fr));
    gap: 1rem;
    margin-top: 2rem;
  }

  .card {
    background: #fff;
    padding: 1.5rem;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
  }

  .reading {
    font-size: 2rem;
    font-weight: bold;
    margin: 1rem 0;
  }

  .status {
    text-transform: uppercase;
    font-weight: bold;
  }

  .status.normal { color: #2ecc71; }
  .status.warning { color: #f1c40f; }
  .status.critical { color: #e74c3c; }

创建一个新文件 frontend/src/lib/types.ts 来定义我们的类型：

export interface SensorReading {
  timestamp: string;
  temperature: number;
  humidity: number;
  status: 'normal' | 'warning' | 'critical';
}

在一个终端窗口中运行后端后，启动 Svelte 开发服务器：

$ npm run dev

您的仪表板现在应该可以在 http://localhost:5173 时访问，显示实时传感器数据更新！

仪表板初始

这段代码中发生了什么变化？

  1. 组件结构：仪表板组件遵循典型的 Svelte 结构，包含三个主要部分：
    1. 脚本 （logic）
    2. 模板 （HTML）
    3. 样式 （CSS）
  2. 数据管理
    1. 使用 TypeScript 实现类型安全
    2. 维护两个关键状态：
      1. currentReading：存储最新的传感器数据
      2. eventSource：管理实时连接
  3. 实时数据流：
    1. 初始加载：在元件安装时获取电流传感器数据
    2. 实时更新：建立 SSE 连接以进行实时更新
    3. 清理：销毁组件时正确关闭连接

温度、湿度和状态是从后端从 sensor.py 中定义的值中提取的，并显示在控制面板中。

实时图表

让我们使用 Chart.js 使用交互式图表来增强我们的仪表板。首先，创建一个新的 components 目录：

$ mkdir src/lib/components

在 frontend/src/lib/components/TemperatureChart.svelte 中为我们的温度图表创建一个新组件：


  import { onMount } from 'svelte';
  import Chart from 'chart.js/auto';
  import type { SensorReading } from '$lib/types';

  const { data } = $props();
  let canvas: HTMLCanvasElement;
  let chart = $state(undefined);

  $effect(() => {
    if (chart && data) {
      chart.data.labels = data.map(reading => {
        const date = new Date(reading.timestamp);
        return date.toLocaleTimeString();
      });
      chart.data.datasets[0].data = data.map(reading => reading.temperature);
      chart.update();
    }
  });

  onMount(() => {
    chart = new Chart(canvas, {
      type: 'line',
      data: {
        labels: [],
        datasets: [{
          label: 'Temperature (°C)',
          data: [],
          borderColor: '#3498db',
          tension: 0.4,
          fill: false
        }]
      },
      options: {
        responsive: true,
        animation: {
          duration: 0 // Disable animations for real-time updates
        },
        scales: {
          y: {
            beginAtZero: false,
            suggestedMin: 15,
            suggestedMax: 30
          }
        }
      }
    });

    return () => {
      if (chart) chart.destroy();
    };
  });

此组件使用 Chart.js 创建实时温度折线图。挂载后，它会使用适当的样式和刻度设置初始化一个空图表。反应式语句 ， 监视数据数组中的变化，自动使用新的温度读数更新图表，并将时间戳转换为可读的时间格式。($:)

在 frontend/src/lib/components/HumidityGauge.svelte 中为湿度创建一个类似的组件：


  import { onMount } from 'svelte';
  import Chart from 'chart.js/auto';

  const { value } = $props();
  let canvas: HTMLCanvasElement;
  let chart = $state(undefined);

  $effect(() => {
    if (chart && value !== undefined) {
      chart.data.datasets[0].data = [value];
      chart.update();
    }
  });

  onMount(() => {
    chart = new Chart(canvas, {
      type: 'doughnut',
      data: {
        datasets: [{
          data: [value],
          backgroundColor: ['#2ecc71'],
          circumference: 180,
          rotation: 270,
        }]
      },
      options: {
        responsive: true,
        maintainAspectRatio: false,
        plugins: {
          tooltip: {
            enabled: false
          }
        }
      }
    });

    return () => {
      if (chart) chart.destroy();
    };
  });




  
{value}%




  .gauge-container {
    position: relative;
    height: 200px;
  }

  .gauge-value {
    position: absolute;
    bottom: 0;
    left: 50%;
    transform: translateX(-50%);
    font-size: 1.5rem;
    font-weight: bold;
  }

在本节中，我们使用 Svelte 5 的 runes 创建了一个仪表图组件。该组件用于声明其属性和反应式状态管理。rune 取代了传统的反应式语句，以便在值发生变化时更新图表。通过使用带有自定义配置 （， ） 的 Chart.js' 甜甜圈类型，我们创建了一个显示当前湿度值的半圆形仪表。$props()$state()$effect()circumference: 180rotation: 270

现在，让我们更新我们的主页以包含历史数据和新的图表组件。更新 frontend/src/routes/+page.svelte：


  import { onMount } from 'svelte';
  import TemperatureChart from '$lib/components/TemperatureChart.svelte';
  import HumidityGauge from '$lib/components/HumidityGauge.svelte';
  import type { SensorReading } from '$lib/types';

  let currentReading = $state(null);
  let historicalData = $state([]);
  let eventSource = $state(undefined);

  onMount(async () => {
    // Initial data fetch
    const response = await fetch('http://localhost:8000/current');
    currentReading = await response.json();
    historicalData = [currentReading];

    // Set up SSE connection
    eventSource = new EventSource('http://localhost:8000/stream');
    eventSource.addEventListener('sensor_update', (event) => {
      currentReading = JSON.parse(event.data);
      historicalData = [...historicalData, currentReading].slice(-30); // Keep last 30 readings
    });

    return () => {
      if (eventSource) eventSource.close();
    };
  });



  
Sensor Dashboard


  {#if currentReading}
    

      

        
Temperature History


      


      

        
Current Humidity


      


      

        
System Status

        

          

          
{currentReading.status}

          
Last updated: {new Date(currentReading.timestamp).toLocaleTimeString()}

        

      

    

  {/if}



  .container {
    max-width: 1200px;
    margin: 0 auto;
    padding: 2rem;
  }

  .dashboard-grid {
    display: grid;
    grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
    gap: 1rem;
    margin-top: 2rem;
  }

  .card {
    background: #fff;
    padding: 1.5rem;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
  }

  .span-2 {
    grid-column: span 2;
  }

  .status-container {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    align-items: center;
    gap: 1rem;
  }

  .status-indicator {
    width: 80px;
    height: 80px;
    border-radius: 50%;
    margin: 1rem 0;
  }

  .status-indicator.normal { background-color: #2ecc71; }
  .status-indicator.warning { background-color: #f1c40f; }
  .status-indicator.critical { background-color: #e74c3c; }

  .status-text {
    text-transform: uppercase;
    font-weight: bold;
  }

  .timestamp {
    color: #666;
    font-size: 0.9rem;
  }

  @media (max-width: 768px) {
    .dashboard-grid {
      grid-template-columns: 1fr;
    }

    .span-2 {
      grid-column: auto;
    }
  }

现在，在浏览器中，您应该会看到以下内容：

仪表板初始

设置和警报

警报通知

让我们创建一个通知系统，用于传感器值超过特定阈值时。在 frontend/src/lib/components/AlertBanner.svelte 中创建一个新组件：


  import { fade } from 'svelte/transition';

  const { message, type = 'warning' } = $props();

{#if message}
  

    ⚠️
    {message}
  

{/if}

  .alert {
    position: fixed;
    top: 1rem;
    right: 1rem;
    padding: 1rem;
    border-radius: 4px;
    color: white;
    display: flex;
    align-items: center;
    gap: 0.5rem;
    z-index: 1000;
  }

  .warning {
    background-color: #f1c40f;
  }

  .critical {
    background-color: #e74c3c;
  }

  .alert-icon {
    font-size: 1.2rem;
  }

该组件使用 Svelte 的块模式实现条件 UI 渲染，以切换警报可见性。当有警报消息时，该组件会显示一个带有图标和消息的横幅。AlertBanner{#if}

“设置”面板

最后，让我们在 frontend/src/lib/components/SettingsPanel.svelte 中添加一个设置面板来配置警报阈值：


  import { fade } from 'svelte/transition';

  const props = $props void;
    onHumidityChange?: (value: number) => void;
  }>();

  let localTempThreshold = $state(props.tempThreshold ?? 25);
  let localHumidityThreshold = $state(props.humidityThreshold ?? 60);
  let isOpen = $state(false);

  function updateSettings() {
    // Send values back to parent
    props.onTempChange?.(localTempThreshold);
    props.onHumidityChange?.(localHumidityThreshold);
    isOpen = false;
  }



  

  {#if isOpen}
    

      
Alert Thresholds

      

        
      

      

        
      

      

        
        
      

    

  {/if}



  .settings-container {
    position: fixed;
    bottom: 1rem;
    right: 1rem;
    z-index: 1000;
  }

  .settings-button {
    background: #2c3e50;
    color: white;
    border: none;
    padding: 0.5rem 1rem;
    border-radius: 4px;
    cursor: pointer;
    transition: background-color 0.2s;
  }

  .settings-button:hover {
    background: #34495e;
  }

  .settings-panel {
    position: absolute;
    bottom: 100%;
    right: 0;
    background: white;
    padding: 1.5rem;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.2);
    margin-bottom: 0.5rem;
    min-width: 280px;
    color: #2c3e50;
  }

  h3 {
    margin: 0 0 1rem 0;
    font-size: 1.2rem;
    color: #2c3e50;
  }

  .setting-group {
    margin: 1rem 0;
  }

  label {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    gap: 0.5rem;
    font-size: 0.9rem;
    color: #34495e;
  }

  input {
    padding: 0.5rem;
    border: 1px solid #ddd;
    border-radius: 4px;
    font-size: 1rem;
    width: 100%;
  }

  input:focus {
    outline: none;
    border-color: #3498db;
    box-shadow: 0 0 0 2px rgba(52, 152, 219, 0.2);
  }

  .button-group {
    display: flex;
    justify-content: flex-end;
    gap: 0.5rem;
    margin-top: 1.5rem;
  }

  .button-group button {
    padding: 0.5rem 1rem;
    border: none;
    border-radius: 4px;
    cursor: pointer;
    font-size: 0.9rem;
    transition: opacity 0.2s;
  }

  .button-group button:hover {
    opacity: 0.9;
  }

  .save {
    background: #2ecc71;
    color: white;
  }

  .cancel {
    background: #95a5a6;
    color: white;
  }

在该组件中，我们实现了一个可配置的接口，用于警报阈值管理。我们将回调模式用于以下步骤：SettingsPanel

  1. 组件接收当前值作为 props （，tempThresholdhumidityThreshold)
  2. 它还接收回调函数 （， ） 以通知父级更改onTempChangeonHumidityChange
  3. 它使用表单 inputs 维护自己的本地状态$state
  4. 当用户点击 “Save” 时，它会使用更新的值调用回调

更新主页面 frontend/src/routes/+page.svelte，以包含警报处理和设置面板：


  import { onMount } from 'svelte';
  import TemperatureChart from '$lib/components/TemperatureChart.svelte';
  import HumidityGauge from '$lib/components/HumidityGauge.svelte';
  import SettingsPanel from '$lib/components/SettingsPanel.svelte';
  import AlertBanner from '$lib/components/AlertBanner.svelte';
  import type { SensorReading } from '$lib/types';

  let currentReading = $state(null);
  let historicalData = $state([]);
  let eventSource = $state(undefined);
  let tempThreshold = $state(25);
  let humidityThreshold = $state(60);
  let alertMessage = $state('');
  let alertType = $state('warning');

  function checkAlertConditions(reading: SensorReading) {
    if (reading.temperature > tempThreshold) {
      alertMessage = High temperature detected: ${reading.temperature}°C;
      alertType = 'critical';
    } else if (reading.humidity > humidityThreshold) {
      alertMessage = High humidity detected: ${reading.humidity}%;
      alertType = 'warning';
    } else {
      alertMessage = '';
    }
  }

  // Reactive effect to check alerts when thresholds or readings change
  $effect(() => {
    if (currentReading) {
      checkAlertConditions(currentReading);
    }
  });

  onMount(async () => {
    // Initial data fetch
    const response = await fetch('http://localhost:8000/current');
    currentReading = await response.json();
    historicalData = [currentReading];

    // Set up SSE connection
    eventSource = new EventSource('http://localhost:8000/stream');
    eventSource.addEventListener('sensor_update', (event) => {
      currentReading = JSON.parse(event.data);
      historicalData = [...historicalData, currentReading].slice(-30); // Keep last 30 readings
      if (currentReading) {
        checkAlertConditions(currentReading);
      }
    });

    return () => {
      if (eventSource) eventSource.close();
    };
  });



  
Sensor Dashboard


  {#if currentReading}
    

      

        
Temperature History


      


      

        
Current Humidity


      


      

        
System Status

        

          

          
{currentReading.status}

          
Last updated: {new Date(currentReading.timestamp).toLocaleTimeString()}

        

      

    

  {/if}



  .container {
    max-width: 1200px;
    margin: 0 auto;
    padding: 2rem;
  }

  .dashboard-grid {
    display: grid;
    grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
    gap: 1rem;
    margin-top: 2rem;
  }

  .card {
    background: #fff;
    padding: 1.5rem;
    border-radius: 8px;
    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
  }

  .span-2 {
    grid-column: span 2;
  }

  .status-container {
    display: flex;
    flex-direction: column;
    align-items: center;
    gap: 1rem;
  }

  .status-indicator {
    width: 80px;
    height: 80px;
    border-radius: 50%;
    margin: 1rem 0;
  }

  .status-indicator.normal { background-color: #2ecc71; }
  .status-indicator.warning { background-color: #f1c40f; }
  .status-indicator.critical { background-color: #e74c3c; }

  .status-text {
    text-transform: uppercase;
    font-weight: bold;
  }

  .timestamp {
    color: #666;
    font-size: 0.9rem;
  }

  @media (max-width: 768px) {
    .dashboard-grid {
      grid-template-columns: 1fr;
    }

    .span-2 {
      grid-column: auto;
    }
  }

 tempThreshold = value}
  onHumidityChange={(value) => humidityThreshold = value}
/>

最终的仪表板结合了所有组件：温度历史图表、湿度计、系统状态指示器、警报横幅和设置面板。

您的实时控制面板现在包含图表、警报和可配置设置！最终结果应如下所示：

仪表板最终版

结论

在本教程中，我们使用 FastAPI 和 Svelte 构建了一个实时仪表板。我们介绍了：

  • 使用 SSE 设置 FastAPI 后端以进行实时数据流
  • 使用交互式图表创建响应式 Svelte 前端
  • 实现实时数据更新和历史数据跟踪
  • 添加用于监控阈值冲突的警报系统
  • 创建可配置的设置面板

此控制面板可以作为更复杂的监控应用程序的基础。一些可能的增强功能可能包括：

  • 添加身份验证
  • 在数据库中保存历史数据
  • 添加更多可视化类型
  • 实现双向实时更新的 websocket 通信
  • 为历史数据添加导出功能

此项目的完整源代码可在 GitHub 上找到。

特色课程

使用 FastAPI 和 Docker 进行测试驱动开发

在本课程中，您将学习如何使用 Python、FastAPI 和 Docker 构建、测试和部署文本摘要服务。该服务本身将通过 RESTful API 公开，并通过 Docker 部署到 Heroku。

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