flask框架制作前端网页作为GUI

一、语法和原理

（一）、文件目录结构

需要注意的问题：启动文件命名必须是app.py。

一个典型的Flask应用通常包含以下几个基本文件和文件夹：

app.py：应用的入口文件，包含了应用的初始化和配置。
requirements.txt：应用所依赖的Python包列表。可以使用该文件来管理应用的依赖关系。
README.md：应用的说明文档，包含了应用的运行方法、配置说明等。
venv/：虚拟环境文件夹，用于隔离应用的Python环境。
除了上述基本文件和文件夹外，应用的根目录还可以包含其他一些文件，例如：

static/：静态文件目录，用于存放应用所需的静态资源，如CSS样式表、JavaScript文件、图片等。
templates/：模板文件目录，用于存放应用的HTML模板文件。Flask使用Jinja2作为模板引擎，可以通过模板文件生成动态的HTML页面。

app/
├── __init__.py
├── routes.py
├── models.py
├── forms.py
├── helpers.py
├── static/
│   ├── css/
│   ├── js/
│   └── images/
└── templates/
    └── base.html
    └── index.html
    └── ...

二、案例

（一）、目录结构如下：

（二）、功能与代码

读取文件到app文件夹下并将文件名写入对应的txt文件（现代浏览器不允许获取本地路径），后续通过读入txt的文件名来拼接路径，读取app文件夹下的文件。

步骤：

1、创建主页面

创建一个名为templates的目录，并在其中创建一个名为index.html的文件。将以下HTML代码粘贴到该文件中：

将url_for()函数指向的URL临时替换为了#。在实际项目中，请根据你的路由配置重新添加对应的URL路径。

2、创建二级页面

在二级页面中实现文件的上传功能。

在templates目录中创建三个子目录：load_model, input, 和 output。
在每个子目录中创建一个名为form.html的文件，并将以下HTML代码粘贴到每个文件中：

3、后端处理

通过Python路由函数实现数据的读取和文件名写入txt

更新的app.py以处理这些表单。将以下python代码添加到app.py文件中：

from flask import Flask, render_template, request
import os

app = Flask(__name__)
model_file = 'model_name.txt'
input_file = 'input.txt'
output_file = 'output.txt'


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

@app.route('/load_model', methods=['GET', 'POST'])
def load_model():
    if request.method == 'POST':
        file = request.files['file']
        if file:
            filename = file.filename
            file.save(os.path.join(app.root_path, filename))
            print(f"模型已加载：{filename}")
            # 名称写入txt文档
            with open(model_file, 'w') as f:
                f.write(filename)
    return render_template('load_model/form.html')

@app.route('/input', methods=['GET', 'POST'])
def input():
    if request.method == 'POST':
        file = request.files['file']
        if file:
            filename = file.filename
            file.save(os.path.join(app.root_path, 'input'))
            print(f"输入文件已上传：{filename}")
            # 名称写入txt文档
            with open(model_file, 'w') as f:
                f.write(filename)
    return render_template('input/form.html')

@app.route('/output', methods=['GET', 'POST'])
def output():
    if request.method == 'POST':
        file = request.files['file']
        if file:
            filename = file.filename
            file.save(os.path.join(app.root_path, 'output'))
            print(f"输出文件已上传：{filename}")
    return render_template('output/form.html')

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

运行python app.py时，应用程序将在http://localhost:5000上启动。您将看到一个包含三个按钮的页面，每个按钮都链接到一个表单，用于上传本地文件。点击每个按钮将打开一个新的页面，其中包含一个文件上传表单。提交表单后，文件将被保存到相应的目录中。

steamlit
需求

在上面的基础上做如下修改，1、上传按钮只留下一个，并取消上传文件大小限制。2、上传文件到E:\web_steamlit文件夹。3、输出部分为使用pandas 读取E:\web_steamlit文件夹下的地址表.xlsx并在页面展示前10行，4、输出部分需要给出一个按钮让用户能从E:\web_steamlit下的地址表.xlsx到用户指定位置

在generate_output()函数中，你尝试下载df变量，但df是一个Pandas DataFrame对象，不能直接下载。你需要将其转换为二进制数据，然后使用st.download_button()函数。你可以使用DataFrame.to_csv()方法将DataFrame转换为CSV文件，然后将其写入内存中。例如，你可以这样修改：

import os
import io
import pandas as pd
import streamlit as st
import streamlit.components.v1 as components

st.set_page_config(page_title=“智能平台”, page_icon=None, layout=“centered”, initial_sidebar_state=“auto”, menu_items=None)

设置主题

st.markdown(
f"“”

“”",
unsafe_allow_html=True
)

st.markdown(“”"

pass

“”",unsafe_allow_html=True)

输入部分

def get_input(up_folder_path):
# 创建一个上传文件组件
file = st.file_uploader(“输入文件”)
# 检查是否上传了文件
if file is not None:
# 将文件保存到指定目录
file_path = up_folder_path+file.name
with open(file_path, ‘wb’) as f:
f.write(file.getvalue())

return file

输出部分

def generate_output(file_path):
# 读取文件
df = pd.read_excel(file_path)
st.dataframe(df.head(10))

# 创建一个下载按钮
csv_buffer = io.StringIO()
df.to_csv(csv_buffer, index=False)

# 将CSV文件内容转换为二进制数据
csv_data = csv_buffer.getvalue().encode("utf-8")

# 下载文件
st.download_button(
    "下载文件",
    csv_data,
    "result.csv",
    "text/csv"
)

主体部分

##https://www.zhihu.com/question/483788619/answer/3292315479 搜索我们的Streamlit交流群中经常听到小伙伴们吐槽Streamlit自带的表格样式太不友好了
def draw_table(df, theme, table_height):
columns = df.columns
thead1=“”“”“”
thead_temp = []
for k in range(len(list(columns))):
thead_temp.append(“”“”“”+str(list(columns)[k])+“”“”“”)
header = thead1+“”.join(thead_temp)+“”“”“”
rows = []
rows_temp = []
for i in range(df.shape[0]):
rows.append(“”“”“”+str(i+1)+“”“”“”)
rows_temp.append(df.iloc[i].values.tolist())
td_temp = []
for j in range(len(rows_temp)):
for m in range(len(rows_temp[j])):
td_temp.append(“”“”“”+str(rows_temp[j][m])+“”“”“”)
td_temp2 = []
for n in range(len(td_temp)):
td_temp2.append(td_temp[n:n+df.shape[1]])
td_temp3 = []
for x in range(len(td_temp2)):
if int(x % (df.shape[1])) == 0:
td_temp3.append(td_temp2[x])
td_temp4 = []
for xx in range(len(td_temp3)):
td_temp4.append(“”.join(td_temp3[xx]))
td_temp5 = []
for v in range(len(td_temp4)):
td_temp5.append(“”“”“”+str(v+1)+“”“”“”+str(td_temp4[v])+“”“”“”)
table_html = “”“”“”+
“”“”“”+
“”“

”“” +
header+“”“”“”+“”.join(td_temp5)+“”“”“”

return components.html(table_html,height=table_height, scrolling=True)

输出部分

def table_output(file_path):
# 读取文件
df = pd.read_excel(file_path)
theme_list=[“bg-primary”, “bg-success”, “bg-warning”, “bg-danger”, “bg-info”, “table-dark”]
theme = st.selectbox(“请选择一种主题”, theme_list)
draw_table(df, theme=theme, table_height=300)
# 显示前10行
st.dataframe(df.head(10))

def main():
#网页模型
st.title(“智能平台”)

# 加载模型


# 获取用户输入
input_data = get_input(up_folder_path)

# 生成输出
generate_output(file_path)

#table_output(file_path)

if name == “main”:
file_path=r"E:\web_steamlit\地址表.xlsx"
up_folder_path=r"E:\web_steamlit\"
main()

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生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出......... 竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
base64编码和url编码 cuityang base64 url
import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
web应用集群Session保持 dalan_123 session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
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solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询 solr stats
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百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法 bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字. 我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！还有觉得应该先排序... 还有觉
Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式： 1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入； JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
网站项目建设流程概述 macroli 工作
一.概念网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。二.需求分析项目立项　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。客户的需求说明书　　第一步是需
AngularJs 三目运算表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象 AngularJS
事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 spark spark算子 Spark RDD分区元素
关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量 Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。请大家及时准备及时升级到Spring
fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f

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