PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

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12 章　データの配信

d3.select('div#data pre')

.html(JSON.stringify(data, null, 4));

});

};

次の関数呼び出しはオーストラリアの受賞者全員を選択し、図

12-6

を作成します。■

loadCountryWinnersJSON('Australia');

■

国別の受賞者を選択することができればデータ量を抑えることができますが、年別や男女別の受

賞者が必要だったらどうなるでしょうか。次元（カテゴリや時間など）ごとに分割するにはそれぞ

れ独自にサブディレクトリが必要になり、ファイルが散乱し、それに伴う管理作業が発生します。

データをきめ細かく要求したいときはどうするのでしょうか（例えば、

2000

年以降の米国の受賞

者全員を選択したいときなど）。この時点で、通常はユーザインタラクションによるこのような要

求に動的に応答できるデータサーバが必要です。次の節では、

Flask

でこのようなサーバを構築す

る方法を示します。

12.3

 

Flask

での動的データ

静的なデータ配信は前述の理由からそれなりの存在意義があり、小規模なデモやプロトタイプに

最適です。しかし、柔軟性がないので、必要となるすべてのデータ変形を事前に行いファイルを作

成します。データへのユーザアクセスを制御する認証とセッション管理も、静的ファイルでは面

倒です。ある人に対するあるデータを制限したければ、

API

呼び出しを使った方が便利でしょう。

データのサイズやスコープが変わったら、