import os import datetime from flask import Flask, request, jsonify import requests from flask_cors import CORS import re import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import base64 from io import BytesIO import pandas as pd import traceback # 添加traceback以获取详细错误信息 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] app = Flask(__name__) CORS(app) FASTGPT_API_URL = 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' FASTGPT_API_KEY = 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0q


我来分析这段代码并提供改进建议: 1. 代码功能分析: - 这是一个Flask应用,作为FastGPT API的代理服务 - 主要功能是接收用户请求,转发到FastGPT API,提取返回内容中的Python代码并执行 - 执行结果会生成图表并返回base64编码的图像数据 2. 代码问题: - 缺少`execute_and_generate_chart`函数实现(代码截断) - 错误处理可以更细致,区分不同错误类型 - 缺少API密钥的安全存储方案 - 缺少请求频率限制和认证机制 3. 改进建议: ```python # 添加execute_and_generate_chart函数实现 def execute_and_generate_chart(code_str): """执行Python代码并生成图表""" try: # 创建安全执行环境 local_vars = {} global_vars = { 'plt': plt, 'np': np, 'pd': pd, 'BytesIO': BytesIO, 'base64': base64 } # 执行代码 exec(code_str, global_vars, local_vars) # 获取图表并转换为base64 buffer = BytesIO() plt.savefig(buffer, format='png') plt.close() # 关闭图表避免内存泄漏 buffer.seek(0) return base64.b64encode(buffer.read()).decode('utf-8') except Exception as e: plt.close() # 确保图表被关闭 raise RuntimeError(f"Chart generation failed: {str(e)}") # 安全改进:从环境变量获取API密钥 FASTGPT_API_KEY = os.getenv('FASTGPT_API_KEY', 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0qolQV9pfeAXQiJCDnZS3ffGgGRJg3pXktN4EJTpNKGdv') # 添加请求频率限制装饰器 from functools import wraps from flask import abort def limit_requests(max_per_minute=60): def decorator(f): request_counts = {} @wraps(f) def wrapper(*args, kwargs): ip = request.remote_addr now = datetime.datetime.now().minute if ip not in request_counts: request_counts[ip] = {'minute': now, 'count': 1} else: if request_counts[ip]['minute'] == now: request_counts[ip]['count'] += 1 if request_counts[ip]['count'] > max_per_minute: abort(429, "Too many requests") else: request_counts[ip] = {'minute': now, 'count': 1} return f(*args, kwargs) return wrapper return decorator # 在路由上应用装饰器 @app.route('/api/wms/generate', methods=['POST']) @limit_requests(max_per_minute=30) def generate(): # 原有代码... ``` 4. 额外注意事项: - 代码执行存在安全风险,应考虑使用沙箱环境 - API密钥不应硬编码在代码中,应使用环境变量 - 图表生成后必须关闭plt对象避免内存泄漏 - 考虑添加API使用认证机制 [2025-06-18 16:00:34 | AI写代码神器 | 713点数解答]
- import os import datetime from flask import Flask, request, jsonify import requests from flask_cors import CORS import re import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import base64 from io import BytesIO import pandas as pd import traceback # 添加traceback以获取详细错误信息 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] app = Flask(__name__) CORS(app) FASTGPT_API_URL = 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' FASTGPT_API_KEY = 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0q(713点数解答 | 2025-06-18 16:00:34)117
- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import chi2 import pandas as pd import itertools from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor from sklearn.impute import SimpleImputer # 用于简单缺失值填充 import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 问题背景与意义说明 # 在生产过程中,产品可能会出现多种类型的缺陷,通过对不同缺陷类型的频数分布进行监控, # 可以及时发(925点数解答 | 2025-04-05 17:47:55)136
- 以下代码生成包含广告成本和销售额的模拟数据,用来分析广告投入与销售额之间的关系。请补全以下代码,完成从数据生成到可视化分析的全过程。代码包含8个空缺(空1至空8),请根据上下文和注释提示填入正确的代码。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 生成模拟数据 np.random.seed(123) # 设置随机种子 ad_cost = np.random.uniform(10, 100, 50) # 生成均匀分布数据 sales = 50 + 2.5 * ad_cost + np.random.normal(0, 20, 50) # 生成正态分布噪声 data = pd.______({'Ad_Cost': ad_cost, 'Sales': sales}) # 空1:创建DataFrame print(data) (939点数解答 | 2025-05-26 23:04:07)114
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 name(81点数解答 | 2024-10-24 10:38:10)238
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names(296点数解答 | 2024-10-31 08:56:30)221
- #读取文件,查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确,有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量,先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =(31点数解答 | 2024-10-31 08:58:19)194
- ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(1487点数解答 | 2025-08-07 11:24:56)61
- ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置图形 fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.set_facecolor('black') fig.patch.set_facecolor('black') # 爱心参数方程 def heart(t): x = 16 * np.sin(t) 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成爱心形状的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart(t) z = np.(130点数解答 | 2025-08-29 21:24:33)51
- import mysql.connector from database import Database # 引入 Database 类 from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, flash, session, jsonify import pymysql from pymysql import Error import json from datetime import datetime app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' # 用于闪现消息 # 定义饮食偏好和口味的映射关系 DIET_PREFERENCE_MAPPING = { 1: "低脂", 2: "高蛋白", 3: "素食", 4: "无糖", 5: "低盐", 6: "高纤维" } TASTE_PREFERENCE_MAPPING = { 1: "甜", 2: "咸", 3(33点数解答 | 2025-05-12 22:13:16)96
- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)221
- import openpyxl import smtplib import imaplib import email import json import os import re from bs4 import BeautifulSoup from fastapi import FastAPI, Form from openpyxl.styles import Alignment from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.base import MIMEBase from email.header import decode_header from email import encoders import pandas as pd app = FastAPI() RECEIVER_EMAILS = { 0: "yundongshijie001@protonmail.com", 1: "xiaobudian001@protonmail.com" } email_address = "(182点数解答 | 2025-04-12 00:49:09)162
- import numpy as np import math import xlrd #读excel数据用 from operator import itemgetter #排序用 import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt #*******************************读取数据************************************* # 读取excel数据,储存用户数据,出发点编号为0,用户1的编号为1,用户120的编号为120 data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') print(data) # 获取节点坐标和需求 # 假设excel文件的第一列是x坐标,第二列是y坐标,第三列是需求 x = data.iloc[:, 0].tolist() # 获取所有行的第一列数据 y = data.iloc[:, 1].tolist() # 获取所有行的第二列数据 demands(2729点数解答 | 2024-11-25 15:32:50)182