写一个基于 Echarts + Python Flask框架动态实时大屏——油井加热炉可视化平台,要求如下:有多个加热炉设备,设备的信息存储到csv文件中,要在大屏中实时显示加热炉的最新温度,并生成一个折线图,在折线图中能查询到不同时间段的温度曲线,在加热炉的温度中设置一个阈值,超过这个阈值能给出提示信息,请给出完整代码

时间: 2024-04-09 18:32:38 浏览: 36
当然,这是一个完整的基于Echarts和Python Flask框架的动态实时大屏油井加热炉可视化平台的示例代码。请参考以下代码: ```python # app.py from flask import Flask, render_template, jsonify, request import csv import time app = Flask(__name__) # 读取CSV文件中的设备信息 def read_csv(): devices = [] with open('devices.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: devices.append({ 'device_id': row[0], 'timestamp': row[1], 'temperature': float(row[2]) }) return devices # 获取最新温度数据 def get_latest_temperature(): devices = read_csv() latest_device = max(devices, key=lambda x: x['timestamp']) return latest_device['temperature'] # 获取时间段内的温度曲线数据 def get_temperature_curve(start_time, end_time): devices = read_csv() curve_data = [] for device in devices: if start_time <= device['timestamp'] <= end_time: curve_data.append({ 'timestamp': device['timestamp'], 'temperature': device['temperature'] }) return curve_data # 判断温度是否超过阈值 def check_threshold(temperature, threshold): if temperature > threshold: return True else: return False # 首页路由 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 实时温度接口 @app.route('/api/realtime_temperature') def realtime_temperature(): temperature = get_latest_temperature() threshold = 80 # 设置温度阈值 is_over_threshold = check_threshold(temperature, threshold) return jsonify({ 'temperature': temperature, 'is_over_threshold': is_over_threshold }) # 温度曲线接口 @app.route('/api/temperature_curve') def temperature_curve(): start_time = request.args.get('start_time') end_time = request.args.get('end_time') curve_data = get_temperature_curve(start_time, end_time) return jsonify(curve_data) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ```html <!-- index.html --> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>油井加热炉可视化平台</title> <!-- 引入Echarts库 --> <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.8.0/echarts.min.js"></script> </head> <body> <!-- 实时温度显示区域 --> <div id="realtime-temperature"></div> <!-- 温度曲线显示区域 --> <div id="temperature-curve"></div> <!-- JavaScript代码 --> <script> // 获取实时温度数据并更新页面 function updateRealtimeTemperature() { fetch('/api/realtime_temperature') .then(response => response.json()) .then(data => { const temperature = data.temperature; const isOverThreshold = data.is_over_threshold; document.getElementById('realtime-temperature').innerText = `当前温度:${temperature}℃`; if (isOverThreshold) { alert('温度超过阈值!'); } }); } // 绘制温度曲线图 function drawTemperatureCurve(start_time, end_time) { fetch(`/api/temperature_curve?start_time=${start_time}&end_time=${end_time}`) .then(response => response.json()) .then(data => { const timestamps = data.map(item => item.timestamp); const temperatures = data.map(item => item.temperature); // 使用Echarts绘制折线图 const chart = echarts.init(document.getElementById('temperature-curve')); const option = { title: { text: '温度曲线' }, xAxis: { type: 'category', data: timestamps }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: temperatures, type: 'line' }] }; chart.setOption(option); }); } // 页面加载完成后执行以下操作 window.onload = function() { // 每隔5秒更新实时温度 setInterval(updateRealtimeTemperature, 5000); // 初始化温度曲线,显示最近一小时的数据 const endTime = new Date().toISOString(); const startTime = new Date(Date.now() - 60 * 60 * 1000).toISOString(); drawTemperatureCurve(startTime, endTime); }; </script> </body> </html> ``` 请确保在同一目录下创建名为`devices.csv`的CSV文件,并按照以下格式存储加热炉设备的信息: ``` device_id,timestamp,temperature device1,2022-01-01 12:00:00,70.5 device2,2022-01-01 12:01:00,75.2 device1,2022-01-01 12:02:00,80.8 ... ``` 在终端中运行`python app.py`启动应用,然后在浏览器中访问`http://localhost:5000`即可查看油井加热炉可视化平台的实时温度和温度曲线。

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