Python 的 flask 做网站把数据先从数据库缓存到服务器之后使用 pandas 进行查询过滤是否合理

[qile1]

如题，做个管理网站，数据是通过 app 转化为 json 数据存到数据库的一个字段里面的。

我准备如下操作： 先从数据库获取固定一段时间的数据，预先通过将 json 数据转换为 pandas 的 DataFram 后进行分组统计并赋值到对应的全局函数。

flask 启动后，直接加载这些数据显示到前端。json 数据定时更新。

这样网站反应速度很快，定时更新设置为每秒更新也算更新及时了吧

这个方案不知是否合理，有没有更好办法。

这样操作主要原因是 json 存到数据库里面是 str 方式存的，读取后大约有二十多个字典键值，每次查询实时处理可能太费时间！

另外有没有 flask 开发的朋友，和我一起有偿帮弄个网站

还有一个方法是后台启进程定时把 json 数据解析到数据库：

然后直接数据库里面根据条件来查询

我微信号：cWlsZTcwNjA=

[Latin]

带我一个

[Latin]

可以用 celery task 写数据库，数据接口直接 load，ajax 轮询好点。

[wellwisher]

用定时解析 json 到数据库。

[qile1]

实时的因为数据库太大，不好弄，后台计划任务同步解析数据应该好点