使用Django接口返回csv文件到页面

def getIHGU_data_csv(request):
    startTime=time.time()
    json_str={}

    #获取参数
    if request.method == "GET":
        filePath='/data/IHGUData/souceData/'
        dirs = os.listdir(filePath)
        for dir in dirs:
            fileName=filePath+dir
        response = HttpResponse(content_type='text/csv')
        response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename=%s' % (dir)
        writer = csv.writer(response)
        writer.writerow(['id', 'reportTime','snNum','PONshou','PONjie','upMaxFlow','upAvgFlow','downMaxFlow','downAvgFlow'])
        for line in open(fileName):
            datalist=line.replace('\n', '').split(",")
            writer.writerow(datalist)
        os.system("mv %s /data/IHGUData/historyData/" % (filePath+dir));
    return response

### 使用 Django 实现股票预测项目的实现方法 要通过 Django 构建一个完整的股票预测系统,可以按照以下方式构建核心模块并集成深度学习模型。 #### 1. 环境配置 为了运行 Django 应用程序以及支持机器学习模型训练和推理的功能,需先设置环境变量。以下是 `main` 函数的核心部分: ```python import os import sys def main(): os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'YourProjectName.settings') try: from django.core.management import execute_from_command_line except ImportError as exc: raise ImportError( "无法导入Django。您确定已安装它并且可以在您的PYTHONPATH环境变量中找到吗?" ) from exc execute_from_command_line(sys.argv) ``` 上述代码片段用于初始化 Django 的运行环境,并确保所有依赖项都可用[^1]。 #### 2. 数据库与数据管理 数据库的选择应考虑性能需求和复杂度。推荐使用 MySQL 或 PostgreSQL 来存储历史交易数据和其他元信息。可以通过 Navicat 工具创建表结构并与 Django ORM 集成[^2]。 定义模型类来映射到数据库中的表格: ```python from django.db import models class StockData(models.Model): date = models.DateField() open_price = models.FloatField() high_price = models.FloatField() low_price = models.FloatField() close_price = models.FloatField() class Meta: db_table = 'stock_data' ``` 此模型表示单只股票每日的价格变动情况[^3]。 #### 3. 后端逻辑处理 后端主要负责接收前端请求、调用算法完成预测并将结果返回给客户端。对于复杂的计算任务(如时间序列分析),建议引入 TensorFlow 或 PyTorch 这样的外部库来进行数值运算。 编写视图函数以暴露 API 接口供访问: ```python from rest_framework.views import APIView from rest_framework.response import Response from .models import StockData from .utils.predictor import predict_stock_prices class PredictStockPrices(APIView): def post(self, request): ticker_symbol = request.data.get('tickerSymbol') # 查询最近的历史记录作为输入特征 latest_records = list(StockData.objects.filter(ticker=ticker_symbol).order_by('-date')[:30].values()) predicted_values = predict_stock_prices(latest_records) return Response({'predictions': predicted_values}) ``` 这里假设存在名为 `predict_stock_prices()` 的辅助函数执行具体的预测操作。 #### 4. 用户界面展示 采用 Vue.js 搭配 Element UI 组件库快速搭建交互式的 Web 页面。允许用户上传 CSV 文件或者手动录入参数提交至服务器进行实时评估。 --- ### 总结 综上所述,利用 Django 可以高效地开发出一套具备良好扩展性的股票价格预估解决方案。不仅限于学术研究用途,在实际生产环境中也具有一定的应用价值。
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