在我的Flask页面上，用户可以使用来自熊猫数据框weekly_data的数据下载excel文件。我在xlsxwriter引擎中使用BytesIO和pandas ExcelWriter。
当我编辑worksheet.set_column值（例如列宽或时间格式），刷新服务器和页面时，Excel工作表的格式与以前完全相同。
这是用户单击链接以下载数据时在路由中调用的代码部分：
fn = 'weeklydata_'+(datetime.today().date()).strftime('%d-%b-%y')+'.xlsx'
output = BytesIO()
writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')
weekly_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
formatTimes = workbook.add_format({'num_format':'hh:mm'})
worksheet.set_column('B:C',None,formatTimes)
worksheet.set_column('A:A',13)
worksheet.set_column('B:C',16)
writer.save()
output.seek(0)
return send_file(output, attachment_filename=fn, as_attachment=True)
此外，我在代码之前添加了print(weekly_data)只是为了检查DataFrame是否正确，并且在下载Excel文件时它不会打印，所以我认为这可能取决于BytesIO？如果相关，我还有另一条路线可以使用类似的代码下载Excel。
反正有看到这些变化吗？感谢您的帮助。
与当前问题无关，但是时间格式是否可以处理大于24小时的小时？在我提到的另一个Excel文件中，所有格式都可以工作（我之前为该Excel创建了代码），但是当我双击它时，任何大于24小时的时间都会恢复为02/01/1900 04:31:00（对于52:31）。 ？
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关于您的主要问题-如果您更改了代码，但下载的文件相同，则几乎可以肯定是一个缓存问题。 （BytesIO是确定性的。Web应用程序的缓存策略没有那么多。）
有可能在浏览器端进行缓存。在这种情况下，可以通过匿名会话访问相同的视图，甚至可以强制完全重新加载（在Google-chrome上为shift + f5）。
如果您的系统部署在Flask开发服务器之外的其他地方，则缓存可能会在中间层进行-您必须检查配置才能弄清楚。一种解决方法是为每个请求创建一个不同的URL-在服务器端忽略的“ noise”参数，但这将迫使缓存基础结构始终传递完整的请求。换句话说：在生成该文件的请求的URL上插入一个带有随机数据的未使用参数。
不确定Excel是否支持它，但应将DataFrame列dtype设置为“ timedelta64 [ns]”，而不是“ datetime”或“ time”。