#导入Flask框架模块及其他模块，代码略
app =Flask _name_ )
@app.route("/input")
def add_data():
id =int(request.args.get(id'))
value =float(request args.get(val'))
nowtime =datetime.datetime.now()
nowtime =nowtime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
db=sqlite3.connect("data.db")
cur=db.cursor()
cur.execute("INSERT INTO sensorlog(id,sensorvalue,updatetime)VALUES(%d,%f,'%s)" %(id,value,nowtime))
db.commit()
cur.close()
db.close()
#服务器其他功能，代码略
if _name_ =="_main_ ":
app.run(host="6.56.102.4",port=8080)
请回答下列问题
#导入数据处理相关模块，代码略
df=df[ ]
dfinsert( 0,"月份","")#插入列
for i in df index:
data=str(dfat[i,"采集时间"])
dfat[i,”月份"]=data[5:7]
gf=dfgroupby(" 月份",as_index=True).数值.mean()
plt.plot( , gf.values)
#设置绘图参数，代码略
其中会员注册子页面如图b所示。存储会员信息的users表中共3个字段，依次保存序号、用户名和密码，如图c所示。会员注册时需满足以下条件：①用户名不重复；②密码长度大于5。服务器端部分代码如下。
from flask import Flask , render_template , request
import sqlite3
def check(name ,pwd):
conn= sqlite3 .connect( " account .db ")
cur=conn .cursor()
cur . execute( " select * from users where name= ’%s ’"%name)
val=cur .fetchall()
flag=True
if len(val)==0 and :
sql= "insert into users(name , password) values(' %s' , '%s ') "%(name , pwd)
cur .execute(sql)
conn .commit()
else:
flag=False
cur .close()
conn .close()
return flag
app=Flask(name_)
@app .route( "/reg ")
def reg() :
name=request . args .get( "xm ")
pwd=request .args .get( "psd ")
if :
return "注册成功! "
else:
return "请重新注册! "
#其它代码略
if _name_== "_main_ " :
app .run (host= " 192 . 168 . 1 . 10 " , port= 80 , debug=True)
//192.168.1.10:5000/todata?trc=4.5&ph=7.0&tb=3.0，则服务器端应用实例 app 中与该 URL 关联的 路由设置语句是@app.route(‘’, methods=['GET', 'POST']) ，请补充该路由设置语句。
部分代码如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #显示中文字体
df=pd.read_excel("ycjc.xlsx")
df.insert(0,'小时','')
for i in df.index:
df.at[i,'小时']=str(df.at[i,'监测时间'])[11:13]
hzdf= ① #分组求出浑浊度平均值
x=hzdf.index
y=hzdf.values
plt. ② (x,y) #绘制折线图
#设置图表的样式如图 c 所示，代码略
①处应填入的代码为________（单选，填字母）；并在划线②处填入合适的代码_______。
A.df.groupby("监测时间")['浑浊度'].mean()
B.df.groupby("小时")['浑浊度'].mean()
C.df.sort_values("小时",as_index=False)['浑浊度'].mean()
D.df.groupby("小时",as_index=False)['浑浊度'].mean()
图 a
请回答下列问题：
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图 b |
图 c |
import pandas as pd
x, y_max, y_min = [''] * 12, [0] * 12, [0] * 12 for i in range(12):
file = "2022"
if i < 9 :
file += "0"
file += str(i+1) + ".xlsx"
df = pd.read_excel(file)
df1 = df.("日",as_index = False)
ma = df1.max().气温#分组后求最大值
mi = df1.min().气温#分组后求最小值
x[i] = +" 月 "
y_max[i] = ma.mean()#求平均
y_min[i] = mi.mean()
plt.plot(x, y_max, label='最高温度')#绘制折线图plt.plot(x, y_min, label='最低温度')
#设置绘图参数，显示如图c 所示线型图，代码略
图 a
图 b
while True:
temp=round((pin1.read_analog ()/1024)*3000/10.24,1)
errno,resp=Obloq.get("input?id=1&val="+str(temp),10000)
if errno == 200 :
display.show (str(resp))
if resp =="1" :
pin8.write_digital(1)
else:
pin8.write_digital(0)
else:
display.show (str(errno))
sleep(1000*5)
技术员小王要为农场工作人员搭建一个智慧农场监测系统。智能终端接收传感器的温度、湿度和光线数据，并将数据传送到服务器，保存到数据库，数据库采用SQLite数据库。用户通过手机专用客户端App访问服务器，可以查看系统状态并做出相应的设置，服务器将处理的结果经IoT模块传送给智能终端，由智能终端启动执行器实现对温度、湿度和光线的控制。
①小王 ②手机专用客户端 ③传感器数据 ④服务器端操作系统 ⑤SQLite
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图b |
图c |
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel("data.xlsx") #读取Excel文件中的数据
df["借阅次数"] = [0]*len(df) #插入新的列用来保存各类书籍的借阅次数
df1 = df.groupby("书籍类别", as_index = False).借阅次数. ①
df2 = df1.sort_values("借阅次数", ascending = False ).head(3)
x = df2["书籍类别"]
y = ②
plt.title("本周最受欢迎图书前3类") #设置图表标题
plt.bar(x, y) #绘制柱形图
plt.show()
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序号 |
子页面路径 |
功能说明 |
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1 |
/ |
实时显示温湿度数据 |
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2 |
/input |
提交温湿度数据 |
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3 |
lcount |
显示温湿度统计数据 |
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4 |
/search |
查询显示某一天的历史数据 |
随着信息技术发展，智慧考场系统逐渐兴起。该系统利用专用数据采集软件连接电容笔采集考生的作答数据同步到服务器的数据库中用于后续网上阅卷，同时利用行为分析、语音分析、人脸识别等技术对考生作弊行为进行智能分析，若发现考生作弊则驱动电容笔进行警告，实现无人监考。
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