用python和html写一个全套excel查询脚本
时间: 2024-02-06 21:09:07 浏览: 86
下面是一个使用Python和HTML编写的简单的Excel查询脚本，它可以查询一个Excel文件中的数据，并通过Flask Web框架在Web页面上显示结果。请注意，这只是一个示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
Python代码：
```python
import pandas as pd
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/', methods=['POST'])
def search():
file = request.files['file']
df = pd.read_excel(file)
col = request.form['col']
val = request.form['val']
result = df[df[col] == val]
return render_template('result.html', result=result.to_html())
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
HTML模板：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Excel查询</title>
</head>
<body>
<h1>Excel查询</h1>
<form action="/" method="post" enctype="multipart/form-data">
<label for="file">请选择一个Excel文件：</label>
<input type="file" name="file" id="file"><br><br>
<label for="col">请选择要查询的列：</label>
<input type="text" name="col" id="col"><br><br>
<label for="val">请输入要查询的值：</label>
<input type="text" name="val" id="val"><br><br>
<input type="submit" value="查询">
</form>
</body>
</html>
```
result.html模板：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>查询结果</title>
</head>
<body>
<h1>查询结果</h1>
{{ result|safe }}
</body>
</html>
```
在运行该应用程序之前，需要确保安装了以下Python库：pandas和Flask。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install pandas flask
```
然后，使用以下命令运行应用程序：
```bash
python app.py
```
现在，您可以在Web浏览器中打开http://localhost:5000/，并使用上面定义的表单查询Excel文件中的数据。
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### 人员增删改查
人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能：
- 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。
- 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。
- 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。
- 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。
实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。
### 数据可视化
数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说：
- 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。
- 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。
- 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。
这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。
### Python情感分析
情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用，主要目的是判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。在这个项目中，Python情感分析可能涉及到以下几个步骤：
- 文本数据的获取和预处理。
- 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。
- 输出情感分析的结果。
Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。
### IJ项目与readme文档
"IJ项目"可能是指IntelliJ IDEA项目，IntelliJ IDEA是Java开发者广泛使用的集成开发环境（IDE），支持SSM框架。readme文档通常包含项目的安装指南、运行步骤、功能描述、开发团队和联系方式等信息，是项目入门和理解项目结构的首要参考。
### 总结
"StudentInfo 2.zip"是一个综合性的项目，涉及到后端开发、前端展示、数据分析及自然语言处理等多个技术领域。通过这个项目，可以学习到如何使用SSM框架进行Web应用开发、实现数据可视化和进行基于Python的情感分析。这对于想要掌握Java Web开发和数据处理能力的学习者来说是一个很好的实践机会。
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5. Python语言的应用：
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6. 压缩包子文件信息：
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7. 编程实践建议：
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8. EDGAR数据的应用场景：
EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。
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10. 注意事项：
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