上周五我再团队里完成了前端qiankun微服务架构单镜像部署方案的分享，这件事终于告一段落了，这件事本身是一件很有价值的事情，能够较低很大的部署，运维成本。但由于研究期间本职的工作内容排的很满，而且中间又经历了曲折的绩效考核。所以一拖再拖。终于告一断落了。
于是我开始思考，下一阶段研究点什么那？ 除了工作之外的学习内容，我给自己的要求是必须要学点区别于其他人的，着眼于未来的学习内容。在接触了node-red 与 butterfly 之后，我发现它们都使用了d3，大家一致都说d3是一个学习曲线很陡的js库，网上一直有他的传说。 很多优秀的软件只是用了太它的一点皮毛，就让软件增色很多，比如node-red的节点编排，butterfly的节点排版。所以我决定花点时间，好好学习一下它。
首先我先大致浏览了d3的文档，然后看了b站的使用d3进行数据可视化编程的视频。 感觉也不是很难吧，相对于echarts具有丰富的案例，d3只是提供很底层的api，想创造什么，看你的创造力了。
如果不知道的怎么学习一样东西时，可以先试着模仿。 用d3做一些常用的图表，照着echarts的案例做。 人类最开始的学习就是模仿。 就像我的女儿学习拍手，走路，吃饭。
学习d3先来个柱状图吧 照着b站的视频，我也敲出来了这样一个柱状图。
很简单的一个柱状图，但用到的知识却很多，坐标系，比例尺，svg操作，一个基础图例用到的都用到了。
下面我来总结一下开发的思路。 首先定义svg，与源数据 svg 的容器
代码语言：javascript复制<svg width="1600" height="800" id="main" class="svg"></svg>使用的源数据
代码语言：javascript复制const data = [
{name: 'a', value: 1},
{name: 'b', value: 2},
{name: 'c', value: 3},
{name: 'd', value: 4},
{name: 'e', value: 5},
]获取容器和设置容器的margin
代码语言：javascript复制const svg = d3.select('#main');
const width = svg.attr('width');
const height = svg.attr('height');
const margin = {top: 60, right:30, bottom: 60,left:50}
const innerWidth = width - margin.right - margin.left
const innerHeight = height - margin.top - margin.bottom然后就是创建x轴的比例尺，和y轴的比例尺
代码语言：javascript复制const xScale = d3.scaleLinear()
.domain([0, d3.max(data, d => d.value)])
.range([0, innerWidth])
const yScale = d3.scaleBand()
.domain(data.map(x => x.name))
.range([0, innerHeight])
.padding(0.5)注意新的api的使用d3.scaleLinear() ，d3.scaleBand()， domain()， range() , padding()。我们一个一个学习一下。
d3.scaleLinear() 创建一个连续线性的比例尺，就是连续数字的映射。。简单地说,比例尺就相当于是一个函数,让我们把一组定义域映射到值域。
后面的domain()和range(),两个函数都是又来修饰 该比例尺的。常见的使用场景时这样的， svg 长 1200px，我们可以将
0到1200 映射成 0到原数据的最大值。这样，原数据中的任意一个值都可以使用该比例尺找到自己的位置。所以 domain()函数是用来设置定义域，range()是用来设置值域的。
domain的参数取自 数据集中， range的参数取自容器 svg的长宽。
scaleBand() 创建一个序列的条状比例比例尺，它的定义域是一个类目的集合，如，['苹果','橘子','梨','香蕉','火龙果','西瓜']
在这里 定义域就是 domain(data.map(x => x.name)) 元数据名称的集合。
设置完比例尺 就要设置 坐标轴 和渲染数据了
代码语言：javascript复制const g = svg.append('g').attr('id', 'maingroup').attr('transform',`translate(${margin.left},${margin.top})`)
const yAxis = d3.axisLeft(yScale)
g.append('g').call(yAxis)
const xAxis = d3.axisBottom(xScale)
g.append('g').call(xAxis).attr('transform', `translate(0, ${innerHeight})`)
data.forEach(d => {
g.append('rect')
.attr('width', xScale(d.value))
.attr('height', yScale.bandwidth())
.attr('fill', 'green')
.attr('y', yScale(d.name))
})代码解释，待续。。。
