python使用flask写接口，给前端传递一个客户基本信息表，用于导出数据

可以使用Flask编写一个接口，用于传递客户基本信息表给前端。以下是一个简单的示例代码：

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

# 假设这是一个客户基本信息表的数据
customer_data = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'email': 'johndoe@example.com',
    'phone': '1234567890',
    # 其他字段...
}

@app.route('/api/customer', methods=['GET'])
def get_customer_data():
    return jsonify(customer_data)

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

在上面的代码中，我们创建了一个Flask应用，并定义了一个名为`get_customer_data`的路由处理函数。当请求`/api/customer`时，该函数会返回客户基本信息表数据。

你可以根据实际需求进行修改和扩展。例如，可以添加身份验证、数据验证等功能。另外，你还可以使用数据库来存储和检索客户信息表的数据。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况中可能需要更复杂的逻辑。

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python使用flask写接口，给前端传递一个客户基本信息表xlsx，用于导出xlsx数据

要给前端传递一个客户基本信息表的 XLSX 文件，可以使用 Flask 提供的 send_file 函数。以下是一个示例代码：

from flask import Flask, send_file
import pandas as pd

app = Flask(__name__)

# 假设这是一个客户基本信息表的数据
customer_data = {
    'name': ['John Doe', 'Jane Smith'],
    'age': [30, 25],
    'email': ['johndoe@example.com', 'janesmith@example.com'],
    'phone': ['1234567890', '0987654321']
    # 其他字段...
}

@app.route('/api/export', methods=['GET'])
def export_customer_data():
    # 创建一个 DataFrame 对象
    df = pd.DataFrame(customer_data)

    # 将 DataFrame 导出为 XLSX 文件
    filepath = 'customer_data.xlsx'
    df.to_excel(filepath, index=False)

    # 发送文件给前端
    return send_file(filepath, as_attachment=True)

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

在上面的代码中，我们使用 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象，并将客户基本信息表的数据填充到 DataFrame 中。然后，将 DataFrame 导出为 XLSX 文件。

当请求 `/api/export` 时，会触发 `export_customer_data` 函数。该函数会将 XLSX 文件发送给前端，供用户下载。

请确保在代码中指定正确的文件路径和文件名。另外，你可能需要安装 pandas 库，使用 `pip install pandas` 进行安装。

这只是一个简单的示例，实际情况中你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和扩展。