flask.request.date

时间: 2024-09-06 07:08:00 浏览: 80
`flask.request.date` 并不是 Flask 框架中的一个标准属性或方法。在 Flask 中,`request` 对象是一个全局对象,它代表了客户端的请求。`request` 对象包含了与当前请求相关的各种信息,比如请求方法、表单数据、请求头等。 如果你想获取请求的日期时间,你可以使用 `request.headers` 中的 `Date` 字段,但请注意,这个日期是客户端发送请求时提供的日期时间,可能不会总是准确。你可以通过 `request.headers.get('Date')` 来获取这个值。如果你需要服务器端的当前日期时间,你可以使用 `datetime` 模块。 示例代码如下: ```python from flask import request from datetime import datetime @app.route('/') def index(): client_date = request.headers.get('Date') # 获取客户端提供的日期时间 server_now = datetime.now() # 获取服务器当前的日期时间 return f"客户端日期时间: {client_date}, 服务器当前日期时间: {server_now}" ``` 请确保在实际代码中处理可能的异常,比如客户端可能没有提供日期头部。
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from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd from openpyxl import load_workbook app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index2.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): # 从前端获取表单数据 line = request.form['line'] date = request.form['date'] model = request.form['model'] lists = request.form['lists'] prod_date = request.form['prod_date'] shift = request.form['shift'] prod_line = request.form['prod_line'] responsible = request.form['responsible'] # 将数据存储到 Excel 文件中 file_path = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, lists, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path)

这段代码是一个基于 Flask 框架的 Web 应用程序,它提供了两个路由,一个是 '/',一个是 '/submit'。当用户访问 '/' 时,它会返回一个名为 'index2.html' 的 HTML 模板文件;当用户通过 POST 方法提交表单数据到 '/submit' 时,它会将表单数据存储到一个名为 'data.xlsx' 的 Excel 文件中。 具体来说,这段代码使用了 Flask 框架的装饰器语法来定义路由,其中 @app.route('/') 表示访问根路径时会执行 index() 函数,@app.route('/submit', methods=['POST']) 表示提交表单数据时会执行 submit() 函数。在 submit() 函数中,它首先通过 request.form 来获取从前端提交的表单数据,然后使用 openpyxl 库来打开 Excel 文件,并将表单数据写入到 Excel 文件的第一张工作表中。最后,它使用 wb.save() 方法来保存 Excel 文件。

請你幫我檢查爲什麽資料無法寫入進去from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd from openpyxl import load_workbook app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index2.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): # 获取表单数据 line = request.form['line'] date = request.form['date'] model = request.form['model'] lists = request.form['lists'] number = request.form['number'] prod_date = request.form['prod_date'] shift = request.form['shift'] prod_line = request.form['prod_line'] responsible = request.form['responsible'] # 表单验证:检查是否所有表单字段都已填写 if not all([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]): return "<script>alert('请填写完整表单信息!');history.back();</script>" else: # 在这里添加提交表单信息的代码 return "<script>alert('提交成功!');window.location.href='/';</script>" # 将数据存储到 Excel 文件中 file_path = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path) return render_template('index2.html')

可能是因为将数据存储到 Excel 文件中的代码放错位置了,导致数据无法写入。建议将以下几行代码移动到表单验证的 else 语句块内: ```python # 将数据存储到 Excel 文件中 file_path = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path) ``` 这样就可以在表单验证通过后,将数据存储到 Excel 文件中了。
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兩個問題:1、請你幫我修改爲什麽查詢時查詢不到數據,2、爲什麽存儲數據會將之前存儲的給覆蓋掉?我需要在下一行新增不要覆蓋。請修改from datetime import datetime from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(name) # 首页 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 登记数据页面 @app.route('/record', methods=['GET', 'POST']) def record(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] shift = request.form['shift'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] isn = request.form['isn'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': [shift], '线别': [line], '不良机种': [machine], '不良现象': [issue], '不良ISN': [isn] }) filepath = 'D:/data.xlsx' data.to_excel(filepath, index=False, header=False if not pd.read_excel(filepath).size else True) return '数据已保存' else: return render_template('record.html') # 查询数据页面 @app.route('/query', methods=['GET', 'POST']) def query(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 从Excel文件中查询数据 data = pd.read_excel('D:/data.xlsx') query = data[(data['日期'] == date) & (data['线别'] == line) & (data['不良机种'] == machine) & (data['不良现象'] == issue)] query_html = query.to_html() return query_html else: return render_template('query.html') if name == 'main': app.run()

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from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

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