本文中，我們將討論如何將一些表格數據從后端傳遞到 HTML 前端，并基于這些數據創建一個外觀不錯的表格。

我們的文件結構

為了簡單起見，讓我們只處理 2 個文件：

• templates/index.html（在 templates 文件夾內)
• app.py

app.py 中的代碼

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():

    headers = ['fruit', 'price', 'country']

    tableData = [
        {'fruit':'apple', 'price':4, 'country':'singapore'},
        {'fruit':'orange', 'price':5, 'country':'singapore'},
        {'fruit':'pear', 'price':6, 'country':'singapore'},
        {'fruit':'apple', 'price':7, 'country':'malaysia'},
        {'fruit':'orange', 'price':8, 'country':'malaysia'},
        {'fruit':'pear', 'price':9, 'country':'malaysia'},
    ]

    return render_template(
        'index.html',
        headers=headers,
        tableData=tableData
    )

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

app.py 包含我們的 Python Flask 應用程序。 請注意，表格標題和表格數據本身在 render_template 函數中傳遞給我們的 HTML 模板 index.html。

我們希望以表格格式在我們的 HTML 前端中顯示此數據。

templates/index.html 中的代碼

此 HTML 文件從我們的 Python Flask 后端接收數據。 更具體地說，它接收 2 個變量——headers 和 tableData。

<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0-alpha1/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-GLhlTQ8iRABdZLl6O3oVMWSktQOp6b7In1Zl3/Jr59b6EGGoI1aFkw7cmDA6j6gD" crossorigin="anonymous">

<div class="px-5 mx-5">
    <h1>My Table</h1>

    <table class="table table-striped table-bordered">
        <thead>
            <tr>
                {% for header in headers %}
                    <th>{{header}}</th>
                {% endfor %}
            </tr>
        </thead>

        <tbody>
            {% for row in tableData %}
                <tr>
                    <td>{{row['fruit']}}</td>
                    <td>{{row['price']}}</td>
                    <td>{{row['country']}}</td>
                </tr>
            {% endfor %}
        </tbody>
    </table>
    
</div>

當我們運行我們的應用程序時會發生什么

我們得到這個網頁。

最后

希望本文對您有所幫助！

提：

用python寫了一個簡單的log分析，主要也就是查詢一些key，value出來，后面也可以根據需求增加。查詢出來后，為了好看，搞個html 表格來顯示。

需要的組件： jinja2 flask 的模板。

先說下設計思路，主要是練習python代碼玩，高手略過

模擬scrapy，搞個管線

每個管線分預處理，分析器，和后處理。預處理的話，可以篩選下數據，分析器提取關鍵信息，然后把結果丟給后處理。html報表就是在后處理生成。

再搞個manger類，管理很多個管線，雖然現在單路pipeLine就完成了，說不定以后還能擴展呢。

我們可以定義預處理，比如過濾一些不關注的關鍵字，或者關注一些特定關鍵字的行

預處理的話，只處理QtiDCT-C關鍵字的日志行。

然后把經過預處理后的數據丟給分析器

主要查詢行數據行里面是否有keyword，然后根據分隔符，和結束符來提取內容

keyword delimiter xxxxxendwith 這樣個模式

獲取最終結果存儲到字典里面 result[keyword]=xxxx。這里會trim,去掉 \r\n.

這樣就有了結果集result.最后丟給posthandler 后處理。完成報表輸出。

后處理主要是用jinja2的模板，然后傳遞參數，生成最終的html文件。

這里的jinja_template.temple, 內容如下

有了模板，就可以在渲染模板的時候提供字典，變量，在模板里面顯示。最終完成報表的輸出。

最終使用

最終在main 方法中，通過-d參數傳入log所在目錄，然后迭代所有的文件，使用input 把文本文件轉換成行數據的list，丟給管線，最后把管線丟給manager，調用process ，完成txt日志的分析，到最后html的生產。

>>> import camelot
>>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf') #類似于Pandas打開CSV文件的形式
>>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!
>>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite，可指定輸出格式
>>> tables[0].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite， 導出數據為文件
>>> tables
<TableList n=1>
>>> tables[0]
<Table shape=(7, 7)> # 獲得輸出的格式
>>> tables[0].parsing_report
{
 'accuracy': 99.02,
 'whitespace': 12.24,
 'order': 1,
 'page': 1
}

conda install -c conda-forge camelot-py

pip install camelot-py[cv]