比较暴力但好理解的方法,下面详细说一下。

工具准备

Flask

pip install flask

Axios

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/axios/0.19.2/axios.min.js

数据

下面的例子用动物森友会中鱼类的价格、活动季节、图片等数据作为测试数据,通过关键词进行查询并做前端展示,数据来源:

https://raw.githubusercontent.com/chendaniely/animal_crossing/master/data/final/without_raw_html/acnh_fish_n.tsv

下面介绍实现前后端分离的过程:前端输入鱼的名称,点击前端“查询”按钮,通过 Axios 把前端输入的字符串传给后端的函数,函数通过鱼的名称进行检索,找出该鱼类的价格及图片链接,数据查询完成后,把结果传给前端进行可视化。


后端

首先是后端部分,创建一个 main.py 文件作为我们的后端主文件,首先引入相关包,创建一个 Flask 实例:

import pandas as pd
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
import traceback
​
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(__name__)
app.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = 1
​
CORS(app, resources={r'/*': {'origins': '*'}})

然后写处理数据的函数,将结果以 dict 形式存储:

# 数据处理
def get_data_by_keyword(keyword):df = pd.read_csv(base_url + 'animal-crossing-fish-info.csv')df['price'] = df['price'].astype(str)price = df[df['name'] == keyword]['price'].iloc[0]image = df[df['name'] == keyword]['image'].iloc[0].split('\t')[0] + '>'fish_info = {'price': str(price), 'image': image}return {'fish_info': fish_info}

接下来是接收前端输入数据的部分,这里的 /data_generate 即为前端数据进行 post 的目的路径,通过 request 拿到前端出来的数据后,调用刚才写好的 get_data_by_keyword() 进行数据处理:

@app.route('/data_generate', methods=['POST'])
def data_generate():global dataif request.method == 'POST':try:post_data = request.get_json()keyword = post_data.get('search')data = get_data_by_keyword(keyword)message = {'status': 'success'}except Exception as e:traceback.print_exc()return jsonify({'status': 'fail'})else:return jsonify(message)

然后是将上一步处理好的结果数据传回前端,这里的 /get_data 为前端结果页面拿数据的路径:

@app.route('/get_data', methods=['GET'])
def get_data():global dataif request.method == 'GET':try:arg = request.args.get('name')response_data = data.get(arg)return jsonify(response_data)except Exception as e:traceback.print_exc()return None

最后一步就是启动 Flask 服务了(端口可自行设置):

if __name__ == '__main__':
  app.run(port=8000)


前端

前端给后端发送数据

后端完成后,就可以写前端页面了,首先建一个可输入关键词查询的首页 index.html,先写好静态部分,对后面需要操作的组件进行 id 的设置,以便后续调用。这里对 button 组件进行了 onclick 事件的设置,命名 jump(),这样我们在前端点击这个 button 时,就会触发 jump() 事件中的动作:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="utf-8"><title>动物森友会鱼类价格查询</title>
</head>
​
<body>
<div class="container" id="app"><h3 style="text-align:center">动物森友会鱼类价格查询</h3>
​<div style="text-align:center"><input id="search-word" type="text" οnkeydοwn="jump(event);" placeholder=""><button class="btn btn-search" id="click-search" type="button" value="start"onclick="jump()">搜&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp索</button>
​</div>
​
</div>
​
</body>
</html>

拖到浏览器中可以直接看到建好的组件了:

然后就要写用来发送和接收数据的 JavaScript 代码了!先把需要的 js 文件下载到本地,在 script 脚本头部调用,下面写将前端输入数据发送给后端的代码,也就是前面在 button 中设置的事件 jump()。这里的 "search-word" 即为输入框组件的 id,通过 document.getElementById() 取出输入框中传入的字符串,通过 Axios 发送给后端:

<script>
function jump(){var search_keyword=document.getElementById("search-word").value;axios.post('http://127.0.0.1:8000/data_generate', {search: search_keyword}).then(function (response) {var status = response.data.status;alert(status)if (status == 'success') {window.location.href = 'result.html'} else {alert("Error!")}}).catch(function (error) {alert("Error!");});
}
​
</script>

前端拿后端发来的数据

上面两步完成了“前端给后端发送数据”和“后端对前端传来的数据进行处理”两个步骤,接下来就是最后一步:前端取后端传来的数据处理结果,并进行展示。

再建一个 result.html 文件,静态部分创建两个 div,分别用来展示图片和价格:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>动物森友会鱼类价格查询</title><link href="assets/css/mystyle.css" rel="stylesheet"/>
</head>
<body>
​
<div id="fish-image">
​
</div>
​
<div id="fish-price">
​
</div>
​
​
</body>
</html>

接下来就是 script 部分,这里通过比较粗暴的 document.getElementById('').innerHTML 方式写入了,也可以通过其他各种方式或插件用来展示数据:

<script src="assets/js/jquery-3.1.1.min.js"></script>
<script src="assets/js/axios.min.js"></script>
​
<script>
$(document).ready(function(){var price_info;axios.get('http://127.0.0.1:8000/get_data?name=fish_info').then(function (response) {price_info=response.data.price;image=response.data.imagedocument.getElementById('fish-image').innerHTML = imagedocument.getElementById('fish-price').innerHTML = "<p>价格:" + price_info + "铃钱</p>"}).catch(function (error) {console.log(error);});
});
</script>

至此,这个小例子就全部完成了,执行以下命令开启 Flask 服务:

python main.py

然后在本地浏览器打开 index.html,如输入关键词「Frog」进行查询,得到结果如下:

这个例子仅用来抛砖引玉,大家可以用 HighCharts、AntV 等图表库进行形式更多元的数据可视化展示。


完整代码可移步 Github:https://github.com/cyansoul/flask-axios-example

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