张工：嘿，李工，最近咱们公司要搭建一个数据可视化平台，你觉得从哪里开始比较好？
李工：我觉得可以从选择工具和框架入手。Python里有很多强大的库，比如Pandas、Matplotlib和Seaborn，可以帮助我们快速处理和可视化数据。
张工：听起来不错，那我们怎么把这些功能集成到一个平台上呢？
李工：我们可以用Flask或者Django这样的Web框架来搭建后端，然后结合前端的HTML/CSS/JavaScript来实现用户界面。这样既灵活又易于扩展。
张工：明白了，那如果我们要和厂家合作，比如他们提供传感器数据，我们应该怎么做？
李工：首先得确保他们的数据格式标准化，可以用JSON或CSV等常见格式。然后我们可以编写接口，让平台能直接接收这些数据并进行处理。
张工：那具体的代码该怎么写呢？
李工：以下是一个简单的示例，使用Flask作为后端：
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
app = Flask(__name__)
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_data():
data = request.json
df = pd.DataFrame(data)
# 简单可视化处理
plt.plot(df['time'], df['value'])
plt.savefig('output.png')
return jsonify({'status': 'success'})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
张工：这看起来很棒！厂家可以直接发送JSON数据到这个接口，我们的平台就能自动处理并生成图表。
李工：没错，接下来就是优化性能和用户体验了。可以考虑加入更多的交互式图表，比如使用Plotly来支持动态图表。
张工：好的，我会继续研究前端部分，争取让整个平台更加直观易用。