أهم 3 مكتبات مفتوحة المصدر لرسم المخططات البيانية في الجافاسكربت

تمثل المخططات البيانية أداة محورية في عرض البيانات بطريقة مرئية تُمكن المستخدم من استيعاب الأرقام والعلاقات بين المتغيرات بشكل أسرع وأكثر دقة. في عالم تطبيقات الويب الحديثة، تُستخدم لغة JavaScript بشكل مكثف في تطوير واجهات المستخدم الديناميكية والتفاعلية، الأمر الذي جعل من مكتبات الرسم البياني في JavaScript أدوات لا غنى عنها في مشاريع تصور البيانات (Data Visualization). وتُعد المكتبات مفتوحة المصدر خيارًا مثاليًا للمطورين، نظرًا لما توفره من مرونة وتكلفة منخفضة ودعم من المجتمع التقني.

في هذا السياق، يُستعرض هذا المقال ثلاثًا من أهم مكتبات JavaScript مفتوحة المصدر لرسم المخططات البيانية: D3.js، وChart.js، وApache ECharts. سيتم التطرق إلى الخصائص الأساسية لكل مكتبة، مزاياها، سيناريوهات استخدامها المثلى، إضافة إلى بعض الأمثلة الهيكلية لتوضيح كيفية دمجها في مشاريع الويب.

أولًا: مكتبة D3.js

تعريف بالمكتبة

D3.js، اختصارًا لـ Data-Driven Documents، هي مكتبة JavaScript قوية ومرنة تسمح للمطورين بربط البيانات بعناصر DOM ثم تطبيق تحولات ديناميكية عليها. تم تطويرها من قبل مايك بوستوك (Mike Bostock)، وتُعد واحدة من أكثر مكتبات تصور البيانات استخدامًا في الأوساط الأكاديمية والتجارية.

الخصائص الرئيسية

• التحكم الكامل في عناصر SVG: D3 يتيح إنشاء وتحكمًا دقيقًا في عناصر SVG، مما يتيح بناء مخططات مخصصة للغاية.

• تعامل ديناميكي مع البيانات: يمكن تحديث الرسوم البيانية ديناميكيًا عند تغير البيانات دون الحاجة لإعادة تحميل الصفحة.

• دعم واسع للأنواع المختلفة من الرسوم: بما في ذلك المخططات الخطية، الشريطية، الفقاعية، التفاعلية، الجغرافية، الخرائط الحرارية، شجرية البنية (hierarchical)، وغير ذلك.

مميزات D3.js

• مرونة لا تضاهى في تخصيص الرسومات.

• مجتمع نشط وآلاف الأمثلة مفتوحة المصدر.

• دعم جيد للرسوم التفاعلية، التأثيرات المتقدمة، والربط مع البيانات الحية.

• متوافق مع Web Standards (SVG، HTML، CSS).

التحديات

• منحنى تعليمي حاد: نظراً لتطلبه معرفة عميقة بـ DOM و SVG وJavaScript المتقدم.

• يتطلب كتابة أكثر من الكود مقارنة بالمكتبات الأبسط مثل Chart.js.

مثال مبسط:

javascript
CopyEdit
const data = [30, 80, 45, 60, 20, 90, 50];

const svg = d3.select("svg");
const width = +svg.attr("width");
const height = +svg.attr("height");

const x = d3.scaleBand().domain(d3.range(data.length)).range([0, width]).padding(0.1);
const y = d3.scaleLinear().domain([0, d3.max(data)]).range([height, 0]);

svg.selectAll("rect")
  .data(data)
  .enter()
  .append("rect")
  .attr("x", (d, i) => x(i))
  .attr("y", d => y(d))
  .attr("height", d => height - y(d))
  .attr("width", x.bandwidth());

ثانيًا: مكتبة Chart.js

تعريف بالمكتبة

Chart.js هي مكتبة JavaScript خفيفة وسهلة الاستخدام لرسم المخططات البيانية باستخدام عنصر . تعتمد على البساطة والسرعة، وتُعد مناسبة جدًا للمشاريع التي تحتاج إلى رسوم بيانية جاهزة وسهلة التنفيذ.

الخصائص الرئيسية

• واجهة برمجية بسيطة: لا تتطلب معرفة متعمقة بـ DOM أو SVG.

• أنواع متعددة من المخططات: كالمخططات الخطية، الشريطية، الدائرية، الرادارية، النسيجية وغيرها.

• سهولة التخصيص: من خلال خيارات الإعدادات والألوان والعناوين والمحاور.

• دعم للمخططات التفاعلية: مثل التحويم (hover)، التمرير، والنقر على العناصر.

مميزات Chart.js

• واجهة تطوير واضحة، تجعلها خيارًا ممتازًا للمبتدئين.

• رسوم بيانية جاهزة وسريعة التنفيذ.

• مكتبة خفيفة نسبيًا وتدعم الاستجابة (responsive).

• مجتمع كبير ودعم مستمر وتحديثات دورية.

التحديات

• تخصيص محدود مقارنة بـ D3.js.

• لا تدعم الرسوم الجغرافية أو المخططات المعقدة بطبيعتها.

مثال مبسط:

html
CopyEdit
<canvas id="myChart" width="400" height="200">canvas>
<script>
  const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
  const myChart = new Chart(ctx, {
      type: 'bar',
      data: {
          labels: ['Red', 'Blue', 'Yellow', 'Green', 'Purple', 'Orange'],
          datasets: [{
              label: 'عدد الأصوات',
              data: [12, 19, 3, 5, 2, 3],
              backgroundColor: 'rgba(54, 162, 235, 0.5)'
          }]
      }
  });
script>

ثالثًا: مكتبة Apache ECharts

تعريف بالمكتبة

ECharts، اختصارًا لـ Enterprise Charts، هي مكتبة تصورات بيانية مفتوحة المصدر طورتها شركة Baidu، وتم تبنيها لاحقًا من قبل Apache Foundation. تتميز بالقوة، التفاعلية، ودعمها لعدد هائل من الرسومات المعقدة والرسوم البيانية الجغرافية.

الخصائص الرئيسية

• دعم الرسوم ثلاثية الأبعاد (3D).

• مكتبة متقدمة تدعم البيانات الضخمة Big Data.

• سهولة التكامل مع أدوات تحليل البيانات مثل Apache Zeppelin.

• دعم لمخططات متقدمة: كالمخططات الشجرية، المتعددة المحاور، المخططات الزمنية، الخرائط التفاعلية.

مميزات ECharts

• أداء عالٍ وسرعة في معالجة الكميات الكبيرة من البيانات.

• دعم رسمي للغات متعددة، من بينها اللغة العربية.

• دعم مدمج للخرائط والرسومات الجغرافية.

• إمكانية استخدام الرموز والرسومات التوضيحية (icons and pictograms).

التحديات

• حجم الملف أكبر مقارنة بـ Chart.js.

• خيارات التخصيص قد تكون مربكة للمبتدئين.

• يتطلب إعدادات JSON دقيقة لتركيب المخطط بشكل صحيح.

مثال مبسط:

html
CopyEdit
<div id="main" style="width: 600px;height:400px;">div>
<script>
  const chart = echarts.init(document.getElementById('main'));
  const option = {
      title: { text: 'المبيعات الشهرية' },
      tooltip: {},
      xAxis: {
          data: ['يناير', 'فبراير', 'مارس', 'أبريل', 'مايو']
      },
      yAxis: {},
      series: [{
          name: 'المبيعات',
          type: 'bar',
          data: [5, 20, 36, 10, 10]
      }]
  };
  chart.setOption(option);
script>

مقارنة تفصيلية بين المكتبات الثلاث

الخلاصة التقنية

تتباين هذه المكتبات الثلاثة في قدراتها التقنية وأهداف استخدامها. مكتبة D3.js تُعد الأفضل من حيث القدرة على التخصيص والمرونة، لكنها تتطلب خبرة برمجية متقدمة. أما Chart.js فهي مناسبة جدًا للمشاريع البسيطة والمتوسطة التي تحتاج إلى رسوم سريعة وجاهزة بجهد برمجي قليل. في المقابل، ECharts تجمع بين القوة والتفاعلية وتُعد الأنسب للمشاريع الكبيرة التي تتطلب رسومًا بيانية متقدمة وبيانات ضخمة مع دعم متعدد اللغات.

اختيار المكتبة الأنسب يعتمد على عدة عوامل، من بينها نوع المشروع، طبيعة الجمهور المستهدف، مقدار التخصيص المطلوب، والأداء المرغوب. في جميع الحالات، توفر هذه المكتبات خيارات مرنة ومفتوحة المصدر تُمكن المطورين من بناء واجهات بيانية غنية وفعالة في عرض البيانات وتحليلها.

المراجع:

1. https://d3js.org/

2. https://echarts.apache.org/