jquery datatable 및 내장형 Python을 사용하여 웹에 캐시 테이블 데이터를 표시하는 2단계

안녕하세요, 커뮤니티,

이 게시물에서는 Embedded Python , Python Flask Web Framework 및 Jquery datatable을 사용하여 웹에 데이터를 표시하는 방법을 보여줍니다.



%SYS.ProcessQuery 테이블의 프로세스를 표시합니다.

1단계: HTML 페이지에 테이블을 추가하고 자바스크립트 코드 아래에 작성하여 app.py에서 전달된 데이터를 표시합니다.

HTML

  <table id="myTable" class="table table-bordered table-striped">                 
   </table>

자바스크립트

```        
$(document).ready(function() {
      // parse the data to local variable passed from app.py file
      let my_data = JSON.parse('{{ my_data | tojson }}');
      let my_cols = JSON.parse('{{ my_cols | tojson }}');

      $('#myTable').DataTable( {
          "data": my_data,
          "columns": my_cols,"} );
     } ); 
```

2단계: app.py 파일에 python 함수를 생성하고 아래에 정의된 대로 경로를 정의합니다. 예를 들어 프로세스 함수를 생성하고 경로에 /processes를 정의합니다.

App.py

from flask import Flask, jsonify, render_template
import iris

app = Flask(__name__) 

@app.route("/")
def index():   
    #to render main index page
    return render_template('index.html')

@app.route("/processes")
 def processes():
   #Define sql statement 
   mySql = '''
        SELECT ID, NameSpace, Routine, LinesExecuted, GlobalReferences,
        state, PidExternal, UserName, ClientIPAddress FROM %SYS.ProcessQuery ORDER BY NameSpace desc        
        '''
   #Calling embedded python iris.sql.exec class to get result set
   resultSet = iris.sql.exec(mySql)
   #Get dataframe by calling resultset dataframe function 
   dataframe = statement.dataframe()
   #Convert and data to Json by using to_json dataframe method and json loads function
   my_data=json.loads(dataframe.to_json(orient="split"))["data"]
   #Get columns details
   my_cols=[{"title": str(col)} for col in json.loads(df.to_json(orient="split"))["columns"]]  
   #render html by passing my_data and my_cols variables which will be used to generate datatable
   return render_template('tablesdata.html',  my_data = my_data, my_cols = my_cols)    

그게 다야. 이 2단계 캐시 테이블 데이터를 사용하여 웹에 표시할 수 있습니다.

관련 문서 읽기Embedded Python Overview .

자세한 내용은 내 openexchangeiris-python-apps  애플리케이션을 검토하세요.

감사