作者：gaogy
文章目录
背景
最近很多小伙伴咨询关于基于Vue3框架搭建iClent开发环境并使用Echarts与MapV等第三方可视化库的问题。本文就以iClient for Leaflet为例，在新一代前端框架构建工具Vite与Vue3项目中，演示如何搭建iClent开发环境并使用Echarts与MapV等第三方可视化库。
本文所使用的依赖与配置项如下：
"@supermap/iclient-leaflet": "^11.0.1",
"vue": "^3.2.47",
"@vitejs/plugin-vue": "^4.1.0",
"vite": "^4.3.2"
一、使用Vite构建Vue3+JavaScript项目
使用vite构建必须先安装node与vue环境，并安装vite工具，安装操作可自行百度。以下为项目创建步骤：
1、运行创建项目命令
npm init vite
2、输入项目名称，选择前端框架为Vue，选择项目类型为JavaScript
3、执行cd leafletdemo、npm install 与 npm run dev命令
4、访问http://localhost:5174/，确认项目成功创建
二、搭建iClient for Leaflet开发环境
1、在命令行中输入以下命令安装 SuperMap iClient for Leaflet：
npm install @supermap/iclient-leaflet
2、在index.html文件的标签中引入 Leaflet CSS 文件和 iclient-leaflet CSS 文件，如下：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<link rel="icon" type="image/svg+xml" href="/vite.svg" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
<link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/[email protected]/dist/leaflet.css" />
<link rel="stylesheet" href="https://iclient.supermap.io/dist/leaflet/iclient-leaflet.min.css" />
<title>Vite + Vue + Leaflet</title>
</head>
<body>
<div id="app"></div>
<script type="module" src="/src/main.js"></script>
</body>
</html>
3、在componets文件夹中新建一个Map组件，创建一个id为map的div标签，并设置其style样式；使用按需引入方式引入相应模块；然后在methods中写入初始化地图函数init，并在mouted中运行init函数。
<template>
<div id="map"></div>
</template>
<script>
import L from 'leaflet'
import {
TiledMapLayer } from '@supermap/iclient-leaflet'
export default {
name: 'MapView',
data() {
return {
map: {
},
mapUrl: 'https://iserver.supermap.io/iserver/services/map-china400/rest/maps/China'
}
},
mounted() {
this.init()
},
methods: {
init() {
this.map = L.map('map', {
center: [40, 117],
maxZoom: 18,
zoom: 4
})
new TiledMapLayer(this.mapUrl).addTo(this.map)
}
}
}
</script>
<style>
#map {
margin: 0;
padding: 0;
overflow: hidden;
background: #fff;
width: 100%;
height: 100%;
position: absolute;
}
</style>
4、在App.vue中引入我们刚才创建的Map组件
<script setup>
import Map from './components/Map.vue'
</script>
<template>
<Map />
</template>
<style>
body {
margin: 0;
padding: 0;
}
</style>
5、使用npm run dev 命令运行项目，在浏览器中打开，发现控制台报如下错误：
产生原因与解决办法可以参考博客https://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/123569581。首先在package.json>devDependencies里增加
"events": "^3.3.0",
"util": "^0.12.4",
然后在vite.config.js ，增加define配置
最后ctrl+c结束运行项目，使用那npm install命令安装一下需要的模块后，再使用npm run dev命令运行项目如下：
至此，iClient for Leaflet开发环境搭建成功
三、第三方可视化库Echarts的使用
由于iclient-leaflet中已经包含了Echarts库，所以在搭建好iClient for Leaflet开发环境后不需要单独下载Echarts库，使用的时候只需要引入echarts模块就行
import echarts from 'echarts'
初始化Echarts实例对象
let div = L.DomUtil.create('div')
this.chart = echarts.init(div, '', {
width: 600,
height: 400
})
指定配置项和数据（option）
this.option = {
title: {
subtext: '数据纯属虚构'
},
tooltip: {
trigger: 'axis'
},
legend: {
//data:["最高气温"]
data: ['最高气温', '最低气温']
},
toolbox: {
show: true,
feature: {
dataZoom: {
yAxisIndex: 'none'
},
magicType: {
type: ['line', 'bar'] },
restore: {
},
saveAsImage: {
}
}
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
},
yAxis: {
type: 'value',
axisLabel: {
formatter: '{value} °C'
}
},
series: [
{
name: '最高气温',
type: 'line',
data: [11, 11, 15, 13, 12, 13, 10],
markPoint: {
data: [
{
type: 'max', name: '最大值：' },
{
type: 'min', name: '最小值：' }
]
},
markLine: {
data: [
{
type: 'average', name: '平均值' },
[
{
symbol: 'none',
x: '90%',
yAxis: 'max'
},
{
symbol: 'circle',
label: {
normal: {
position: 'start',
formatter: '最大值：'
}
},
type: 'max',
name: '最高点'
}
]
]
}
},
{
name: '最低气温',
type: 'line',
data: [1, -2, 2, 5, 3, 2, 0],
markPoint: {
data: [
{
type: 'max', name: '最大值：' },
{
type: 'min', name: '最小值：' }
]
},
markLine: {
data: [
{
type: 'average', name: '平均值' },
[
{
symbol: 'none',
x: '90%',
yAxis: 'min'
},
{
symbol: 'circle',
label: {
normal: {
position: 'start',
formatter: 'Z值范围 最小值:'
}
},
type: 'min',
name: '最低点'
}
]
]
}
}
]
}
this.chart.setOption(this.option)
在这里使用地图服务查询省会城市，渲染到地图中，并且绑定popup
let param = new QueryBySQLParameters({
queryParams: [
{
name: 'China_ProCenCity_pt@China',
attributeFilter: '1 = 1'
},
{
name: 'China_Capital_pt@China',
attributeFilter: '1 = 1'
}
]
})
new QueryService(this.mapChinaUrl).queryBySQL(param, serviceResult => {
serviceResult.result.recordsets.map(record => {
that.resultLayer = L.geoJSON(record.features, {
coordsToLatLng: coords => {
let latlng = L.CRS.EPSG3857.unproject(L.point(coords[0], coords[1]))
latlng.alt = coords[2]
return latlng
}
}).bindPopup(
layer => {
let city = layer.feature.properties.NAME
that.chart.setOption({
title: {
text: city + '未来一周气温变化'
},
series: [
{
name: '最高气温',
data: [10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10), 10 + Math.ceil(Math.random() * 10)]
},
{
name: '最低气温',
data: [8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10), 8 - Math.ceil(Math.random() * 10)]
}
]
})
return that.chart.getDom()
},
{
maxWidth: 700 }
).addTo(that.map)
})
})
运行项目，查看效果如下：
四、第三方可视化库MapV的使用
由于iclient-leaflet中已经包含了MapV库，所以在搭建好iClient for Leaflet开发环境后不需要单独下载MapV库，使用的时候只需要引入相应模块就行。与Echarts不同的是，MapV的模块需要按需引入，或者使用以下方式全部引入
import * as mapv from 'mapv'
然后，按需引入MapVLayer
import {
MapVLayer } from '@supermap/iclient-leaflet'
最后，我们随机构造一些数据作为蜂巢图的数据用于展示。
let randomCount = 1000
let data = []
// 构造数据
while (randomCount--) {
let cityCenter = mapv.utilCityCenter.getCenterByCityName(this.citys[parseInt(Math.random() * this.citys.length)])
data.push({
geometry: {
type: 'Point',
coordinates: [cityCenter.lng - 2 + Math.random() * 4, cityCenter.lat - 2 + Math.random() * 4]
},
count: 30 * Math.random()
})
}
let dataSet = new mapv.DataSet(data)
let options = {
fillStyle: 'rgba(55, 50, 250, 0.8)',
shadowColor: 'rgba(255, 250, 50, 1)',
shadowBlur: 20,
max: 100,
size: 50,
unit: 'px', // unit可选值['px', 'm']，默认值为'px'
label: {
show: true,
fillStyle: 'white'
},
globalAlpha: 0.5,
gradient: {
0.25: 'rgb(0,0,255)', 0.55: 'rgb(0,255,0)', 0.85: 'yellow', 1.0: 'rgb(255,0,0)' },
draw: 'honeycomb'
}
new MapVLayer(dataSet, options).addTo(this.map) //创建MapV图层
运行项目，查看效果如下：
五、其他地图库
针对iClient for MapboxGL与iClient for OpenLayers引入方式与Leaflet相同，只需替换css、引入模块及初始化代码即可; iClient for Classic 引入地址，安装后按照module中的README进行使用。
完整Demo可参考下载资源，链接: Vite+Vue+iClient for Leaflet引入并实现MapV/Eharts第三方可视化库示例