Python 如何在每次刷新Flask网站时调用pd.read\u csv?

Python 如何在每次刷新Flask网站时调用pd.read\u csv?,python,flask,Python,Flask,我正在建立一个简单的网站。我通过pd读取CSV文件。读取CSV文件,分析它并将结果输出到烧瓶模板 CSV文件每天都会更新。但是,在我重新启动服务器之前,网站上的结果不会改变 给你一个小的概述 我正在阅读CSV文件,如下所示: data = pd.read_csv('Data.csv', parse_dates=True, infer_datetime_format=True,

我正在建立一个简单的网站。我通过pd读取CSV文件。读取CSV文件,分析它并将结果输出到烧瓶模板

CSV文件每天都会更新。但是,在我重新启动服务器之前,网站上的结果不会改变

给你一个小的概述

我正在阅读CSV文件,如下所示:

data = pd.read_csv('Data.csv', 
                   parse_dates=True, 
                   infer_datetime_format=True, 
                   index_col='Date')
if __name__ == '__main__':
    host = os.getenv('IP', '0.0.0.0')
    port = int(os.getenv('PORT', 5000))
    app.debug = True
    app.secret_key = 'longlistofweirdcharacters'
    app.run(host = host, port = port)
我为模板变量指定了值和函数,例如:

    # Variable 1
    mean = data['BTC'].mean() 
    # Function 1
    def std():
        return data['ETH'].std()

        # Passing variables to template
        return render_template('page.html', mean = mean, std = std())
我有很多变量可以传递给模板

我的应用程序运行代码片段如下:

data = pd.read_csv('Data.csv', 
                   parse_dates=True, 
                   infer_datetime_format=True, 
                   index_col='Date')
if __name__ == '__main__':
    host = os.getenv('IP', '0.0.0.0')
    port = int(os.getenv('PORT', 5000))
    app.debug = True
    app.secret_key = 'longlistofweirdcharacters'
    app.run(host = host, port = port)

如果我希望Data.csv中的更改反映在模板上而不重新启动服务器,我该怎么办?

不清楚调用
读取\u csv
的位置。但是它应该在呈现模板的view函数中。

不清楚对
read\u csv
的调用在哪里。但是它应该在呈现模板的视图函数中。

您的问题有点模糊,是否希望每24小时重复一次函数调用?还是在端点调用中?我猜你在找一份类似的工作。在这个问题上,您可以使用芹菜或者只参考一个更简单的实现。您的问题有点模糊,是否希望每24小时重复一次函数调用?还是在端点调用中?我猜你在找一份类似的工作。在这个问题上,您可以使用芹菜或者只参考一个更简单的实现。这正是我的观点。如果希望在每次请求时重新加载,则它必须位于视图本身中。请使用示例变量进行尝试。成功了。不幸的是,我在该数据帧上有大量的操作/函数。看来除了把房间弄得乱七八糟之外没有别的办法了View@DanielRoseman这似乎是最终的解决办法。但是,如果文件很大,加载时间就会很长,而且如果有多个用户试图达到相同的结果,服务器上的内存就会不断被占用。对使用这种方法的性能有什么建议吗?嗯,这正是我的观点。如果希望在每次请求时重新加载,则它必须位于视图本身中。请使用示例变量进行尝试。成功了。不幸的是,我在该数据帧上有大量的操作/函数。看来除了把房间弄得乱七八糟之外没有别的办法了View@DanielRoseman这似乎是最终的解决办法。但是,如果文件很大,加载时间就会很长,而且如果有多个用户试图达到相同的结果,服务器上的内存就会不断被占用。对使用这种方法的性能有什么建议吗?