1. 新建新建数据表(SQLite) 2. 查询读取数据。 3. 对数据进行分析处理。 4. 分析结果发送到前端并解析。
时间: 2024-10-12 10:14:12 浏览: 4
1. 新建SQLite数据表通常通过SQL命令完成,例如在Python中使用sqlite3库创建表的示例:
```python
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
# 创建一个新的表
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT,
email TEXT UNIQUE
);
""")
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.commit()
```
2. 查询读取数据可以使用`SELECT`语句,同样在Python中:
```python
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE email='example@example.com'")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
```
3. 对数据进行分析处理,这取决于具体需求,比如统计、聚合等,可以继续用Python结合pandas库操作:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM users", conn)
filtered_data = data[data['age'] > 18]
average_age = filtered_data['age'].mean()
```
4. 分析结果发送到前端,你可以将数据转化为JSON格式,并使用HTTP请求发送:
```python
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/analysis')
def get_analysis():
response = {'average_age': average_age}
return jsonify(response)
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
用户端可以通过API接收到数据并解析它。