Python 烧瓶及；不使用BytesIO更改列格式

在“我的烧瓶”页面上，用户可以从pandas数据框下载包含数据的excel文件，

weekly\u data

。我正在使用BytesIO和xlsxwriter引擎

当我编辑

工作表。设置列的值，比如列宽或时间格式，刷新服务器和页面时，Excel工作表的格式与以前完全相同

以下是当用户单击链接下载数据时调用的路由中的代码部分：

fn = 'weeklydata_'+(datetime.today().date()).strftime('%d-%b-%y')+'.xlsx'

output = BytesIO()
writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')

weekly_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

formatTimes = workbook.add_format({'num_format':'hh:mm'})

worksheet.set_column('B:C',None,formatTimes)

worksheet.set_column('A:A',13)
worksheet.set_column('B:C',16)


writer.save()
output.seek(0)

return send_file(output, attachment_filename=fn, as_attachment=True)

此外，我在代码之前添加了
print（weekly_data）
，只是为了检查数据框是否正确，并且在下载Excel文件时它不会打印，所以我假设这可能是由于BytesIO？我还有另一个途径，使用类似的代码下载Excel，如果相关的话

还有什么可以看到变化的吗？谢谢你的帮助

与当前问题无关，但时间格式是否可以处理大于24小时的小时数？在我提到的另一个Excel文件中，所有格式都可以工作（我不久前为该Excel创建了代码），但是当我双击它时，任何超过24小时的格式都会恢复为类似于
02/01/1900 04:31:00
（对于52:31）？
至于您的主要问题-如果您更改了代码，但下载的文件是相同的，这几乎肯定是一个缓存问题。
（BytesIO是确定性的。web应用程序缓存策略没有那么多）

缓存可能发生在浏览器端。如果是这样的话，从匿名会话访问相同的视图，甚至强制完全重新加载（google chrome上的shift+f5）都可以

如果您的系统部署在Flask development server之外的其他地方，那么缓存可能会在中间层中进行—您必须检查您的配置才能找到答案。一种解决方法是为每个请求生成不同的URL—一个在服务器端被忽略的“noise”参数，但这将迫使缓存基础结构始终传递完整的请求。换句话说：在URL上为生成此文件的请求插入一个带有随机数据的未使用参数

显示超过24小时
不确定Excel是否会接受它，但数据框列dtype应该设置为“timedelta64[ns]”，而不是“datetime”或“time”。
似乎缓存是个问题，我以匿名方式打开了它，出现了更改（但cmd+shift+r在正常会话中不起作用，我必须重新启动chrome）。至于timedelta，我不确定它是否与Excel一起工作，所以我暂时将它作为字符串保留。谢谢Timedelta不打算被excel理解——其想法是，Pandas excel exporter过滤器将其理解为“时间量”，并设置适当的excel列类型。（我没有尝试从canvas side=中指定列类型，但在电子表格程序中，我必须将列数设置为“时间”并将演示文稿掩码设置为HH:MM.0以使其正常工作）