高质量编码-克里金插值地图可视化(后台代码)

原创

MiaoGIS

修改于 2021-07-16 14:51:01

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修改于 2021-07-16 14:51:01

文章被收录于专栏：Python in AI-IOT

后台使用Python web框架tornado开发，主要提供两个接口。

1.GET方法的/api/stations

加载点位信息xlsx文件，使用pandas加载为DataFrame后转换为JSON。

2.POST方法的/api/stations?date=20210501&hour=15&type=PM2.5

根据日期找到已经下载到本地的对应日期的csv文件，使用pandas加载为DataFrame，然后根据小时和监测因子，过滤DataFrame，转换为JSON。

代码如下:

class krigingMapHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.render('krigingMap.html')

csvDir=pathlib.Path('E:/BaiduNetdiskDownload/station_2021')
class stationsHandler(tornado.web.RequestHandler):
    
    def get(self):
        df_station=pd.read_excel('static/stations.xlsx')
        data=df_station.to_json(orient='records')
        self.write({'result':data})
    def post(self):
        date=self.get_argument('date')
        hour=self.get_argument('hour')
        factor=self.get_argument('type')
        
        hour=int(hour)
        df_data=pd.read_csv(str(csvDir/f'china_sites_{date}.csv'))

        df_data=df_data[(df_data.hour==hour) & (df_data.type==factor)]
        data=df_data.to_json(orient='records')
        
        self.write({'result':data})

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