一、安装必要的库
- Python 环境下(以 Flask 和 pandas 为例)
- 首先需要安装 Flask,它是一个轻量级的 Web 框架,可以用来快速搭建接口服务。在命令行中使用
pip install flask
进行安装。 - 还需要安装 pandas 库,用于数据处理和操作 Excel 文件。使用
pip install pandas
来安装。二、创建接口逻辑
- 导入必要的模块
- 在 Python 文件中,导入 Flask 和相关模块。例如:
-
收起
python
from flask import Flask, make_response import pandas as pd
Flask
用于创建 Web 应用,make_response
用于生成响应对象,pandas
用于处理数据并导出为 Excel。- 创建 Flask 应用和路由
- 创建一个 Flask 应用实例:
-
python
app = Flask(__name__)
- 定义一个路由,用于处理导出 Excel 的请求。例如,定义一个
/export_excel
的路由: -
python
@app.route('/export_excel') def export_excel(): # 在这里生成数据并导出为Excel data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) output = make_response(df.to_excel('output.xlsx', index=False)) output.headers["Content - Disposition"] = "attachment; filename=exported_data.xlsx" output.headers["Content - Type"] = "application/vnd.openxmlformats - officedocument.spreadsheetml.sheet" return output
- 在这个路由函数中,首先创建了一个简单的数据字典
data
,然后将其转换为pandas
的DataFrame
对象df
。接着使用to_excel
方法将数据保存为 Excel 文件,并通过make_response
将其包装为响应对象。最后设置响应头,指定文件为附件形式下载(Content - Disposition
)并且设置正确的文件类型(Content - Type
)。 -
三、运行应用
- 在 Python 文件的末尾,添加以下代码来启动 Flask 应用:
- if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
- 当运行这个python时,
- 首先需要安装 Flask,它是一个轻量级的 Web 框架,可以用来快速搭建接口服务。在命令行中使用