v.0.2.0

app/netdata_DocRudi.py

@@ -5,7 +5,6 @@ from datetime import datetime
 from urllib import request, parse, error
 
 import plotly.graph_objs as go
-import plotly.utils
 from flask import Flask, render_template
 from plotly.subplots import make_subplots
 from waitress import serve
@@ -40,7 +39,6 @@ def get_docker_data(q_context, q_dimension):
     url = f"{netdata_url}?{parse.urlencode(params)}"
     with request.urlopen(url) as response:
         data = json.loads(response.read().decode())
-
     return data['result']
 
 def process_label(label):
@@ -71,9 +69,15 @@ def create_plot():
             return
 
         for i, label in enumerate(labels[1:], start=1):  # Skip the first label (usually timestamp)
+            # docker-cgroups mit slice ... aussortieren, da solche nur kurzzeitig während ContainerBau
+            # aktiv sind
             if 'slice_system-slice' in labels[i]:
                 continue
             y_values = [round(float(row[i]), 2) if row[i] is not None else None for row in plot_data]
+            # Überprüfen, ob es sich um die CPU-Daten handelt und wenn Netdata da Werte > 1000 liefert diese anpassen
+            # dies war beim docker_buildx_buildkit-Container geschehen (20000 % CPU-Nutzung geht halt irgendwie nicht)
+            if row == 1:  # Angenommen, Reihe 1 ist für CPU-Daten
+                y_values = [value / 1000 if value is not None and value > 1000 else value for value in y_values]
             x_values = [datetime.fromtimestamp(row[0]) for row in plot_data]
             processed_label = process_label(label)
 
@@ -103,7 +107,7 @@ def create_plot():
         plot_bgcolor='#687a8a'
     )
 
-    return plotly.utils.PlotlyJSONEncoder().encode(fig)
+    return fig.to_html(full_html=False)
 
 
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