Flask读取Excel对接Chart.js报TypeError: string indices must be integers

使用Python Flask框架开发时，需实现读取Excel文件数据、将各列内容传递至HTML页面并借助chart.js库绘制图表的功能，运行过程中触发TypeError: string indices must be integers报错。
涉及的Excel数据样例：

代码存在两处核心错误，直接触发该类型报错：

1. 上传文件获取方式错误：request.form只能拿到表单提交的普通字符串值，这里取到的file是上传文件的文件名字符串，不是文件对象本身，上传文件需要从request.files中获取。
2. 变量引用错误：pandas读取Excel后的内容存在data变量中，但取列时错误使用了存字符串的file变量，对字符串执行['student']这类键名索引操作时，Python要求字符串索引必须为整数，因此抛出类型错误。

原错误后端代码：

@app.route('/data',methods = ['GET','POST'])
def data():
    if request.method == 'POST':
        file = request.form['upload-file']
        data=pd.read_excel(file)
        labels=list(file['student']) # 这里对字符串file做键索引，直接触发报错
        values=list(file['result'])

        return render_template('graph.html',labels=labels ,values=values)

1. 修正文件获取逻辑，从request.files拿到上传的文件对象传给pandas读取。
2. 修正变量引用，从pandas生成的DataFrame对象中取对应列数据。
3. 传递数据到前端时，用json.dumps把Python列表转为JSON格式，避免JS解析异常。
4. 补充GET请求的返回逻辑，避免直接访问路由时出现500错误。
5. 前端上传表单必须添加enctype="multipart/form-data"属性，否则无法正常传输文件。

修复后的后端代码：

from flask import request, render_template
import pandas as pd
import json

@app.route('/data',methods = ['GET','POST'])
def data():
    if request.method == 'POST':
        # 从files接口获取上传的文件对象
        upload_file = request.files['upload-file']
        # 读取Excel内容为DataFrame
        df = pd.read_excel(upload_file)
        # 从DataFrame取对应列转列表，序列化后传给前端
        labels = json.dumps(df['student'].tolist())
        values = json.dumps(df['result'].tolist())
        return render_template('graph.html', labels=labels, values=values)
    # GET请求返回上传页面
    return render_template('upload.html')

可用的上传表单代码片段：

<form action="/data" method="POST" enctype="multipart/form-data">
  <input type="file" name="upload-file" accept=".xlsx,.xls" required>
  <button type="submit">上传并生成图表</button>
</form>

前端图表渲染代码片段（需提前在页面引入chart.js库）：

<canvas id="myChart" width="600" height="300"></canvas>
<script>
const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const myChart = new Chart(ctx, {
    type: 'line',
    data: {
        labels: {{ labels|safe }},
        datasets: [{
            label: '结果值',
            data: {{ values|safe }},
            borderColor: '#2196F3',
            fill: false,
            tension: 0.2
        }]
    }
});
</script>

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rehan Akhtar