数据可视化—flask框架入门（爬虫及数据可视化）

from flask import Flask, render_template, request
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
from PIL import Image
 
app = Flask(__name__)
 
# 爬虫函数，省略具体实现细节
def crawl_data(url):
    # 这里应该是爬虫获取数据的代码
    return pd.DataFrame({'column1': np.random.rand(10), 'column2': np.random.rand(10)})
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/get_data', methods=['POST'])
def get_data():
    url = request.form['url']
    data = crawl_data(url)  # 调用爬虫函数
    return data.to_json(orient='records')  # 返回JSON格式的数据
 
@app.route('/plot', methods=['POST'])
def plot_data():
    data = request.form
    # 假设前端发送了x_column和y_column参数指定绘图的列
    x_column = data.get('x_column')
    y_column = data.get('y_column')
    df = pd.DataFrame({x_column: np.random.rand(10), y_column: np.random.rand(10)})
    plt.plot(df[x_column], df[y_column])
    img_io = BytesIO()
    plt.savefig(img_io)
    img_io.seek(0)
    img = Image.open(img_io)
    img_bytes = np.asarray(img.convert('RGB')).tobytes()
    return img_bytes
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码提供了一个简化的Flask服务器框架，用于处理网页请求和爬虫数据的获取。同时，提供了两个路由/get_data和/plot分别用于处理数据的获取和数据可视化的请求。这里的爬虫函数crawl_data和数据可视化函数plot_data都是假设的，应该根据实际需求进行具体实现。