为了创建一个允许局域网内其他设备访问、用于数据分析的Flask Web应用程序，你需要完成以下几个步骤： ### 步骤一：环境准备 首先，在Ubuntu系统上安装Python以及必要的库。 ```bash sudo apt update && sudo apt install python3-pip -y pip3 install Flask pandas matplotlib seaborn ``` 这里我们选择了`pandas`, `matplotlib` 和 `seaborn`作为数据分析和可视化的工具包，你可以根据实际需求调整。 ### 步骤二：编写Flask应用 接下来编写核心的应用程序文件。假设名为`app.py`. ```python from flask import Flask, render_template_string, request import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 初始化Flask app app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): # 显示简单的HTML页面给用户选择他们想要加载的数据集路径. html_page=''' <h1>上传并分析CSV</h1> <form action="/analyze" method="post" enctype=multipart/form-data> Select file to upload: <input type=file name=file> <input type=submit value=Upload> </form> ''' return render_template_string(html_page) @app.route('/analyze', methods=['POST']) def analyze_file(): if 'file' not in request.files: return "No file part" file = request.files['file'] # 如果用户没有选择文件就提交表单，则返回错误信息。 if file.filename == '': return 'No selected file' try: df = pd.read_csv(file) # 进行一些基本的数据探索如描述统计等，并将其转换成HTML表格形式展示出来。 description_html = df.describe().to_html() # 使用Matplotlib绘制简单图表 plot_path='static/temp_plot.png' plt.figure() sns.pairplot(df) plt.savefig(plot_path) plt.close() analysis_result=f""" {description_html} <br><img src="{plot_path}" alt="Data Visualization"/> """ return render_template_string(analysis_result) except Exception as e: return str(e) if __name__ == '__main__': host_ip=os.getenv('HOST_IP','0.0.0.0') # 默认监听所有可用网络接口 port=int(os.getenv('PORT',5000)) # 设置端口号，默认为5000 print(f'Starting server at http://{host_ip}:{port}') app.run(host=host_ip,port=port) ``` 此段脚本建立了一个简易Web界面让用户可以上传`.csv`格式文件并在服务器端利用Pandas进行初步处理及可视化生成静态图片供浏览器显示. ### 步骤三：配置防火墙规则（如果需要） 如果你的Ubuntu操作系统启用了防火墙(UFW)，那么还需要添加一条入站规则以便外部计算机能够连接到你的服务: ```bash sudo ufw allow 5000/tcp ``` 这将开放TCP协议下的第5000号端口以接受来自任意IP地址发起的请求。 现在就可以从同一局域网内的任一台PC或笔记本打开浏览器并通过输入类似`http://<ubuntu机器IP>:5000/`这样的URL来访问刚才部署的服务了！