我搭建网站的过程中，需要将可视化的图下载下来，使用Echarts是比较好看，但是下载的是图片格式（png)，项目需求是下载PDF的R绘制的图。
所以我这边使用Python调用R代码，借rpy实现这个功能。
在 Python 中调用 R 代码有多种方式，其中最常用的是通过 rpy2 库，它允许在 Python 中运行 R 代码并获取结果。
rpy2 是一个非常强大的 Python 库，可以直接在 Python 中运行 R 代码并返回结果。
安装 rpy2：
pip install rpy2然后就开始报错了，一个一个来：
1.
R_HOME must be set in the environment or Registry
Process finished with exit code 2
已解决，解决方案：配置环境变量：
path里还需要配置R_HOME下的bin别忘了。
2.
R调用成功，但是生成的文件保存在本地，浏览器访问不到。
浏览器有同源政策，需要跨域。但是访问本地文件这种操作一般是不允许的，我换了存储了路径，保存在代码同一目录下，就可以了。
在 Django 视图中，使用 rpy2 调用 R 生成图像，并保存到 MEDIA_ROOT，然后返回图像的 URL：
①确保在 settings.py 中配置 MEDIA_ROOT 和 MEDIA_URL，用于保存和访问生成的图像。
settings.py:
# settings.py import os # 用于保存媒体文件的目录 MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') MEDIA_URL = '/media/'
②视图调用生成PNG和PDF并返回URL：
views.py:
def generate_r_plot():
import rpy2.robjects as robjects # 这个为什么要放在这里才有效啊，我真麻了
# 获取保存图像的目录
image_dir = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, 'rplots', 'analysisDiff')
if not os.path.exists(image_dir):
os.makedirs(image_dir)
# 定义保存 PNG 和 PDF 的文件路径，使用当前时间戳命名文件
timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
png_filename = f"analysis_plot_{timestamp}.png"
pdf_filename = f"analysis_plot_{timestamp}.pdf"
png_path = os.path.join(image_dir, png_filename)
pdf_path = os.path.join(image_dir, pdf_filename)
# 数据文件路径 (假设 test.txt 位于项目的 data 目录下)
data_file = os.path.join(settings.DATA_ROOT, 'analysisDiff', 'test.txt')
# import chardet
# with open(data_file, 'rb') as f:
# result = chardet.detect(f.read())
# print(result) # 这个文件读出来就是ascii码了
# 转换路径为R兼容的格式 总觉得这样很多重复代码
pdf_path_r = pdf_path.replace("\\", "/")
png_path_r = png_path.replace("\\", "/")
data_path_r = data_file.replace("\\", "/")
# 将路径传递给R环境
robjects.globalenv['pdf_path_r'] = pdf_path_r
robjects.globalenv['png_path_r'] = png_path_r
robjects.globalenv['data_path_r'] = data_path_r
# 调用 R（PNG 和 PDF 两种格式）
r = robjects.r
r('''
library(data.table)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
df <- read.table(data_path_r, header = T, check.names = F, fileEncoding = "ASCII")
df1 <- df %>% pivot_longer(cols = normal:disease, names_to = "category", values_to = "ExpressionFPKM")
p <- ggplot(df1, aes(x = dataset, y = ExpressionFPKM, fill = category)) +geom_col(width=0.5,position='dodge')
ggsave(pdf_path_r,width = 20,height = 6,family="GB1")
ggsave(png_path_r,width = 20,height = 6)
''')
return png_path, pdf_path
# 差异分析异步出图-用R绘图展示PNG以及下载PDF
def diff_analysis_plot_use_r(request):
png_path, pdf_path = generate_r_plot()
if not os.path.exists(pdf_path) or not os.path.exists(png_path):
return JsonResponse({'error': 'Plot generation failed'}, status=500)
# 返回 PNG 图像的 URL 和 PDF 路径
# pdf_url = f'/media/rplots/analysisDiff/{os.path.basename(pdf_path)}'
pdf_name = os.path.basename(pdf_path) # pdf不需要路径了，只要名字就可以
png_url = f'/media/rplots/analysisDiff/{os.path.basename(png_path)}'
return JsonResponse({'png_url': png_url, 'pdf_name': pdf_name})
③为视图添加url路由：
urlpatterns = [
path('/analysis/differential/plot/R', diff_analysis_plot_use_r),
]
④前端ajax发送请求并展示图像：
js部分：
document.getElementById('plot-ECharts').style.display = 'none';
document.getElementById('plot-R').style.display = 'block';
document.getElementById('downloadLink').style.display = 'inline'; // 下载按钮给加上
$.ajax({
type: 'POST',
dataType: 'json',
data: {},
url: '/cuDB/analysis/differential/plot/R',
success: function (data) {
pdfname = data.pdf_name;
$('#R_png').attr('src', data.png_url).show();
// 动态更新a标签的href
const downloadLink = document.getElementById('downloadLink');
downloadLink.href = '/cuDB/analysis/differential/plot/R/download/?file_path=' + pdfname;
console.log("这里2")
},
});
按钮部分：
<!--为echart准备一个具备大小的dom 大小还要调整 -->
<div id="plot-ECharts" style="width: 100%;height: 300px;margin-left: auto">
</div>
<!-- 用于显示 R 生成的图像 -->
<div id="plot-R">
<img id="R_png" src="" alt="Scatter Plot" style="display:none; max-width: 100%;">
</div>
⑤项目结构大致如下：
your_project/
│
├── your_app/
│ ├── migrations/
│ ├── templates/
│ │ └── template.html
│ ├── views.py
│ ├── urls.py
│ └── ...
│
├── media/ # 保存 R 生成图像的文件夹（实际我分得更细，还有一层）
│ └── rplots/
│
├── settings.py
└── ...
3.
NotImplementedError:
Conversion rules for `rpy2.robjects` appear to be missing. Those rules are in a Python `contextvars.ContextVar`. This could be caused by multithreading code not passing context to the thread. Check rpy2's documentation about conversions.
NotImplementedError 的间歇性出现通常与以下因素有关：
-
多线程/异步环境：如果在多线程或异步代码中调用
generate_r_plot，可能导致上下文丢失，导致不一致的行为。 -
上下文管理：在某些情况下，未正确管理上下文会导致错误。例如，某些线程可能没有访问到正确的上下文变量。
-
R 和 rpy2 版本兼容性：不同版本之间的兼容性问题可能导致间歇性的错误。某些函数在不同版本下的实现可能不同。
-
变量的生命周期：确保在使用之前，所有传递给
globalenv的变量都是有效的。如果变量在某个线程中被修改或失效，可能会导致错误。 -
运行环境：在不同的环境（如 Jupyter Notebook 和标准 Python 脚本）中，行为可能会有所不同。
我发现两个浏览器一起访问，就会报错，做了一个很低智的东西。那么显然我们的代码的问题是上面的1，多线程问题。
还没解决，sorry。
4.调用R生成的PDF，对这个PDF文件实现下载功能：
直接定义一个a标签，动态更新a标签的href：
html:
<!-- 下载按钮 -->
<a id="downloadLink" href="#" class="btn btn-primary">download pdf</a>
js部分：在上面调用的时候就完成了这个动态更新的动作
document.getElementById('plot-ECharts').style.display = 'none';
document.getElementById('plot-R').style.display = 'block';
document.getElementById('downloadLink').style.display = 'inline'; // 下载按钮给加上
$.ajax({
type: 'POST',
dataType: 'json',
data: {},
url: '/cuDB/analysis/differential/plot/R',
success: function (data) {
pdfname = data.pdf_name;
$('#R_png').attr('src', data.png_url).show();
// 动态更新a标签的href
const downloadLink = document.getElementById('downloadLink');
downloadLink.href = '/cuDB/analysis/differential/plot/R/download/?file_path=' + pdfname;
},
});
后端加个路径：
path('/analysis/differential/plot/R/download/', diff_analysis_download),
views.py:
def diff_analysis_download(request):
file_path = request.GET.get('file_path') # 从查询参数获取文件路径
print(file_path)
if file_path:
# 构建完整的文件系统路径
abs_file_path = os.path.join(settings.MEDIA_ROOT, 'rplots', 'analysisDiff', file_path)
# 检查文件是否存在
if os.path.exists(abs_file_path):
with open(abs_file_path, 'rb') as file:
response = HttpResponse(file.read(), content_type='application/pdf')
response['Content-Disposition'] = f'attachment; filename="{os.path.basename(file_path)}"'
return response
else:
return HttpResponse('文件不存在', status=404)
else:
return HttpResponse('文件路径无效', status=400)
标签：plot,Python,rpy,报错,file,pdf,path,data,png From： https://www.cnblogs.com/isayruby/p/18441627