时间戳

首页 > 解决方案 > 在路由之间传递数据

python - 在路由之间传递数据

问题描述

我正在尝试创建可以上传 CSV 文件的东西，然后可以通过浏览器查看数据表/transform，并且可以使用 matplotlib 检索静态 .png 文件/plot来创建绘图。

我不知道 JavaScript 或如何在浏览器中呈现数据图，所以我在作弊并使用 matplotlib，我可以在其中将绘图保存到静态目录 ( /transform)，然后将其提供给/plot.

我遇到的问题是图片没有更新。第一次尝试使用上述过程，然后当我想重复该过程时，我会一次又一次地获得相同的图片图表。我认为这些情节只会在每次重复该过程时自行保存，但我可能错了。这是浏览器缓存问题吗？

from flask import Flask, make_response, request, render_template
from werkzeug.utils import secure_filename
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time



app = Flask(__name__)



@app.route('/')
def form():
    return render_template('form.html')

@app.route('/transform', methods=["POST"])
def transform_view():
    f = request.files['data_file']
    filename = secure_filename(f.filename)
    f.save(filename)

    df = pd.read_csv(filename, index_col='Date', parse_dates=True)

    OAT = pd.Series(df['OAT'])
    RAT = pd.Series(df['RAT'])
    MAT = pd.Series(df['MAT'])

    df_OATrat = (OAT - RAT)
    df_MATrat = (MAT - RAT)

    plt.scatter(df_OATrat,df_MATrat, color='grey', marker='+')
    plt.xlabel('OAT-RAT')
    plt.ylabel('MAT-RAT')
    plt.title('Economizer Diagnostics')
    plt.plot([0,-18],[0,-18], color='green', label='100% OSA during ideal conditions')
    plt.plot([0,20],[0,5], color='red', label='Minimum OSA in cooling mode')
    plt.plot([0,-38],[0,-9.5], color='blue', label='Minimum OSA in heating mode')
    plt.plot([0,0],[-20,10], color='black')
    plt.plot([-30,20],[0,0], color='black')
    plt.legend()
    plt.text(-3, -28, time.ctime(), fontsize=9)
    plt.savefig('static/plot.png')

    return render_template('table.html',  tables=[df.to_html(classes='data')], titles=df.columns.values)


@app.route('/plot', methods=['GET'])
def plot_view():   
    return render_template('serve.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

更新脚本 以将绘图保存到内存与静态文件中

from flask import Flask, make_response, request, render_template, send_file
from io import BytesIO
from werkzeug.utils import secure_filename
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time



app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def form():
    return render_template('form.html')

@app.route('/transform', methods=["POST"])
def transform_view():
    f = request.files['data_file']
    filename = secure_filename(f.filename)
    f.save(filename)

    df = pd.read_csv(filename, index_col='Date', parse_dates=True)

    OAT = pd.Series(df['OAT'])
    RAT = pd.Series(df['RAT'])
    MAT = pd.Series(df['MAT'])

    df_OATrat = (OAT - RAT)
    df_MATrat = (MAT - RAT)

    plt.scatter(df_OATrat,df_MATrat, color='grey', marker='+')
    plt.xlabel('OAT-RAT')
    plt.ylabel('MAT-RAT')
    plt.title('Economizer Diagnostics')
    plt.plot([0,-18],[0,-18], color='green', label='100% OSA during ideal conditions')
    plt.plot([0,20],[0,5], color='red', label='Minimum OSA in cooling mode')
    plt.plot([0,-38],[0,-9.5], color='blue', label='Minimum OSA in heating mode')
    plt.plot([0,0],[-20,10], color='black')
    plt.plot([-30,20],[0,0], color='black')
    #plt.legend()
    plt.text(-3, -28, time.ctime(), fontsize=9)
    img = BytesIO()
    plt.savefig(img)
    img.seek(0)
    resp = make_response(send_file(img, mimetype='image/png'))
    resp.cache_control.no_cache = True
    return resp


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

标签： pythonpandasflask

解决方案

如果这是一个缓存问题，您可以实现缓存破坏器或一劳永逸地禁用缓存。

要实现缓存破坏器，您可以向静态文件添加自动版本控制。

要禁用缓存，请使用make_response()并添加no-cache到响应中设置响应对象的标头。

from flask import make_response

@app.route('/nocache')
def something_not_cached():
    resp = make_response(render_template(...))
    resp.cache_control.no_cache = True
    return resp

推荐阅读