Python 从Django视图中的API调用呈现多个数据帧

我有一个页面，旨在显示基于客户输入的公司财务信息（他们输入他们正在寻找的公司）。一旦他们提交，我想在view函数中创建5个API URL，然后获取json数据，创建一个列表，其中包含1个API结果的日期（它们都包含相同的日期，所以我将使用相同的列表），然后创建新的字典，其中包含每个API调用的特定数据以及日期列表。然后，我想为每个字典创建数据帧，然后将每个字典作为html呈现给模板

我的第一次尝试是在“if request.method=='POST'”块中的try块中，尝试一个接一个地执行所有request.get和jsons.load调用。当只从一个API调用中获取数据时，这种方法效果很好，但在5个API调用中不起作用。我会在assigned error之前获取引用的局部变量，这使我认为是multiple requests.get或json.loads造成了错误

我当前的尝试（是出于好奇而创建的，以查看它是否以这种方式工作）确实按照预期工作，但obv不正确，因为它在for循环中多次调用API，如图所示。（为了简单起见，我拿出了一些代码）

我正在想一个合适的方法来做这件事。我是django/python新手，不太确定解决此类问题的最佳实践是什么。我曾考虑为每个API创建单独的函数，但这样我就无法在同一页上呈现它们。我可以使用嵌套函数吗？其中只有主函数呈现给模板，而所有内部函数只是将数据帧返回给外部函数？基于类的视图对于这样的东西会更好吗？我从未使用过基于类的视图，因此这将是一个学习曲线

我的另一个问题是如何更改从dataframe呈现的表中的html？当前呈现的表格/字体相当大

---

谢谢你的提示/建议

仅在.to_html（）方法中使用pandas是不常见的，但我在django方法中调用pandas的时间较短。 一种更常见的方法是使用django模板的循环方法来生成html表，在

is

和

BS

对象上循环

为了使此方法更有效，只要api调用没有被日期更改，就将

BS

api调用移出日期循环。 api调用的合理超时也会有所帮助

def get_financials(request, *args, **kwargs):
    pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format
    IS_financials = {} #Income statement dictionary
    BS_financials = {} #Balance sheet dictionary
    dates = []

    if request.method == 'POST':
        ticker = request.POST['ticker']
        IS_Url = APIURL1
        BS_URL = APIURL2
        
        try:
            IS_r = requests.get(IS_Url, timeout=10)
            IS = json.loads(IS_r.content)
            BS_r = requests.get(BS_URL, timeout=10)
            BS = json.loads(BS_r.content)       
    
            for year in IS:
                y = year['date']
                dates.append(y)
            
            for item in range(len(dates)):
                IS_financials[dates[item]] = {}
                IS_financials[dates[item]]['Revenue'] = IS[item]['revenue'] / thousands
                IS_financials[dates[item]]["Cost of Revenue"] = IS[item]['costOfRevenue'] / thousands
                IS_fundementals = pd.DataFrame.from_dict(IS_financials, orient="columns")

            for item in range(len(dates)):
                BS_financials[dates[item]] = {}
                BS_financials[dates[item]]['Cash and Equivalents'] = BS[item]['cashAndCashEquivalents'] / thousands
                BS_financials[dates[item]]['Short Term Investments'] = BS[item]['shortTermInvestments'] / thousands
                BS_fundementals = pd.DataFrame.from_dict(BS_financials, orient="columns")
                

        except Exception as e:
            apiList = "Error..."

        return render(request, 'financials.html', {'IS': IS_fundementals.to_html(), 'BS': BS_fundementals.to_html()})
    else:
        return render(request, 'financials.html', {})

---

谢谢我可以问一下合理的超时是为了什么吗？如果外部api关闭或非常慢，可以捕获它并及时提供反馈。

def get_financials(request, *args, **kwargs):
    pd.options.display.float_format = '{:,.0f}'.format
    IS_financials = {} #Income statement dictionary
    BS_financials = {} #Balance sheet dictionary
    dates = []

    if request.method == 'POST':
        ticker = request.POST['ticker']
        IS_Url = APIURL1
        BS_URL = APIURL2
        
        try:
            IS_r = requests.get(IS_Url, timeout=10)
            IS = json.loads(IS_r.content)
            BS_r = requests.get(BS_URL, timeout=10)
            BS = json.loads(BS_r.content)       
    
            for year in IS:
                y = year['date']
                dates.append(y)
            
            for item in range(len(dates)):
                IS_financials[dates[item]] = {}
                IS_financials[dates[item]]['Revenue'] = IS[item]['revenue'] / thousands
                IS_financials[dates[item]]["Cost of Revenue"] = IS[item]['costOfRevenue'] / thousands
                IS_fundementals = pd.DataFrame.from_dict(IS_financials, orient="columns")

            for item in range(len(dates)):
                BS_financials[dates[item]] = {}
                BS_financials[dates[item]]['Cash and Equivalents'] = BS[item]['cashAndCashEquivalents'] / thousands
                BS_financials[dates[item]]['Short Term Investments'] = BS[item]['shortTermInvestments'] / thousands
                BS_fundementals = pd.DataFrame.from_dict(BS_financials, orient="columns")
                

        except Exception as e:
            apiList = "Error..."

        return render(request, 'financials.html', {'IS': IS_fundementals.to_html(), 'BS': BS_fundementals.to_html()})
    else:
        return render(request, 'financials.html', {})