Finereport调用python服务进行大数据量导出

背景:

在使用finereport过程中,我们发现在数据导出这块一直是一个瓶颈,闲来无事,思索一番,想出来一种场景来应对此问题。供各位大佬参考讨论,也欢迎其他大佬提供更好的解决方案。

文笔较差,大佬见谅。

废话不多说,直接上代码,案例。

正文:

首先,我们需要使用python启一个flask服务,来供传递参数,sql等。

本次举例写的固定sql,后续大家可以自行优化扩展。

1.启动flask服务

from flask import Flask, request, jsonify, send_file
import pymysql
import pandas as pd
import threading
import os
import time app = Flask(__name__) # 数据库连接配置
db_config = {
'host': '123.60.210.247',
'user': 'mytest',
'password': 'nQQM690Y',
'database': 'testdb'
} # 数据库连接
def connect_db():
return pymysql.connect(**db_config) # 导出到CSV函数
def export_to_csv(sql, params, output_file):
connection = connect_db()
try:
# 执行查询并使用参数化查询
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute(sql, params) # 使用参数化查询
result = cursor.fetchall() # 如果没有结果,返回None
if not result:
return None # 将查询结果转换为DataFrame并写入CSV
df = pd.DataFrame(result, columns=[i[0] for i in cursor.description])
df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8') print(f"CSV文件已生成: {output_file}")
return output_file
finally:
connection.close() # 后台线程处理文件导出
def generate_csv(sql, params, output_file):
export_to_csv(sql, params, output_file) # 这里为了验证场景使用的get请求,实际大多数情况下都需要传递参数,推荐post请求。
@app.route('/run_report', methods=['GET'])
def run_report():
params = request.args.getlist('params') # 获取URL查询参数
sql = "SELECT * FROM test_table" # 默认的SQL查询 # 生成唯一的输出文件名(可以用时间戳或UUID)
output_file = f'output_{int(time.time())}.csv' # 启动后台线程生成CSV文件
thread = threading.Thread(target=generate_csv, args=(sql, params, output_file))
thread.start() # 等待线程完成,确保文件生成后直接返回文件
thread.join() # 确保线程完成后返回 # 如果文件生成成功,直接返回文件
if os.path.exists(output_file):
return send_file(output_file, as_attachment=True, mimetype='text/csv')
else:
return jsonify({'error': '生成CSV文件失败'}), 500 if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

2.创建模板:

在按钮点击事件上绑定服务地址即可。

提示这块目前做的比较粗糙,大家可以自行优化。

window.location.href="http://127.0.0.1:5000/run_report"
FR.Msg.alert("提示","数据正在下载请稍后");

3.示例模板

后台导出.rar (1.99 K)

4.示例操作

不知道怎么上传视频,大家自己尝试吧

第一次写贴子,写的不咋好,大家见谅,感谢。顺便吐槽一句,这个发帖写作的好难使用啊。

目前仅为思路的验证,代码健壮性目前比较差,见谅。

Finereport调用python服务进行大数据量导出的更多相关文章

  1. poi 操作Excel 以及大数据量导出

    maven 依赖 (版本必须一致,否则使用SXSSFworkbook 时程序会报错) <dependency> <groupId>org.apache.poi</grou ...

  2. SQL Server 使用bcp进行大数据量导出导入

    转载:http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/04/17/1714389.html SQL Server的导出导入方式有: 在SQL Server中提供了 ...

  3. Export大数据量导出和打包

    项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路 ...

  4. 使用内存映射文件MMF实现大数据量导出时的内存优化

    前言 导出功能几乎是所有应用系统必不可少功能,今天我们来谈一谈,如何使用内存映射文件MMF进行内存优化,本文重点介绍使用方法,相关原理可以参考文末的连接 实现 我们以单次导出一个excel举例(csv ...

  5. EasyPoi大数据导入导出百万级实例

    EasyPoi介绍: 利用注解的方式简化了Excel.Word.PDF等格式的导入导出,而且是百万级数据的导入导出.EasyPoi官方网址:EasyPoi教程_V1.0 (mydoc.io).下面我写 ...

  6. 【Python开发】Python 适合大数据量的处理吗?

    Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这 ...

  7. Python 大数据量文本文件高效解析方案代码实现

    大数据量文本文件高效解析方案代码实现 测试环境 Python 3.6.2 Win 10 内存 8G,CPU I5 1.6 GHz 背景描述 这个作品来源于一个日志解析工具的开发,这个开发过程中遇到的一 ...

  8. WebService - 怎样提高WebService性能 大数据量网络传输处理

    直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用 ...

  9. 【转载】大数据量传输时配置WCF的注意事项

    WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定 ...

  10. WCF大数据量传输配置

    WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定 ...

随机推荐

  1. 《Vue.js 设计与实现》读书笔记(1-3章)

    第 1 章.权衡的艺术 命令式 or 声明式 命令式:关注过程 声明式:关注结果 声明式直接声明想要的结果,框架帮用户封装好命令式的代码,所以在封装的过程中要做一些其他的事情来(生成要做的事情/找出差 ...

  2. excel江湖异闻录--渣渣

    有朋友问过我,为什么要写这些,细细思量,一来我喜欢这个纯粹的江湖,二则向这些纯粹的高手.大神致敬,三是纪念一下自己学习EXCEL的历程. 其实,每一个篇章都有一个逻辑,只不过这个逻辑,不是按照实力的高 ...

  3. nestjs 登录和验证码结合验证 svgCaptcha 包 session 会话标识

    // ps: 现在用户验证使用 token jwt 了 代替了 session // session 是服务器为每个用户建立的唯一标识 以区分用户 会话标识 // session 是express中的 ...

  4. 使用 reduce 统计字符串每个字母出现的次数

    // 统计字符串每个字母出现的次数 let str = 'asdfssaaasasasasaa' let obj = str.split('').reduce(function (prev, item ...

  5. 17. ES6怎么嵌入变量

    模板字符串 具体操作: 首先 , 使用反引号包裹字符串,然后使用 ${} 嵌入变量 :

  6. feign在服务间传递header

    场景: 用户登陆后,再次访问网页,将用户信息loginToken放在request的header中,首先经过网关,然后到达A服务,然后A服务调用B服务时如何把loginToken传递给B服务 1.修改 ...

  7. kaggle数据集某咖啡店的营销数据分析

    因为还处于数据分析的学习阶段(野生Python学者),所以在kaggle这个网站找了两个数据集来给自己练练手. 准备工作 import pandas as pd import os import ma ...

  8. 2021年华为Java面试真题解析,帮你解决95%以上的问题!

    前言 由于作者面试过程中高度紧张,本文中只列出了自己还记得的部分题目. 经历了漫长一个月的等待,终于在前几天通过面试官获悉已被蚂蚁金服录取,这期间的焦虑.痛苦自不必说,知道被录取的那一刻,一整年的阴霾 ...

  9. es安全认证search-guard配置

    大数据安全系列的其它文章 https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12548076.html-----------安装kerberos https://www. ...

  10. 如何使用Flask编写一个网站

    使用Flask编写一个网站是一个相对简单且有趣的过程.Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架.它易于上手,同时也非常强大,适合构建从简单的博客到复杂的Web应用的各种项目.以下是一个 ...