FastAPI でデータを POST した後にファイルをダウンロードする方法
問題
テキスト入力を処理し、それを次の形式に変換する Web アプリを作成しています。音声ファイルをダウンロードして返します。 HTML ページにダウンロード オプションが必要ですが、それを適切に実装できません。
Flask では、send_file 関数を使用して同様の設定を実現できます。この機能を FastAPI でどのように複製しますか?
FastAPI コードと HTML の例
<code class="python">from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile from fastapi.responses import FileResponse, HTMLResponse from fastapi.templating import Jinja2Templates from gtts import gTTS templates = Jinja2Templates(directory="templates") def text_to_speech(language: str, text: str) -> str: tts = gTTS(text=text, lang=language, slow=False) tts.save("./temp/welcome.mp3") return "Text to speech conversion successful" @app.get("/") def home(request: Request): return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request}) @app.post("/text2speech") async def home(request: Request): if request.method == "POST": form = await request.form() if form["message"] and form["language"]: language = form["language"] text = form["message"] translate = text_to_speech(language, text) path = "./temp/welcome.mp3" value = FileResponse("./temp/welcome.mp3", media_type="audio/mp3") return value</code>
<code class="html"> <title>Download MP3 File</title> <h2 id="Download-a-file">Download a file</h2> <p><a href="%7B%7B%20url_for('text2speech')%20%7D%7D">Download</a></p></code>
解決策
オプション 1:必須パラメータを確保するためのフォームキーワード。 await request.form() を使用して必須パラメーターを手動で確認する代わりに、Form(...) を使用してパラメーターを必須にします。受信したデータを処理した後、FileResponse を使用してファイルを返し、Content-Disposition ヘッダーを「attachment」に設定します。
オプション 2: @app.api_route("/text2speech",methods=["GET", "役職"])。あるいは、@app.get("/text2speech") と @app.post("/text2speech") を使用して個別のエンドポイントを定義することもできます。
さらに、オプションで Fetch API を使用して JavaScript インターフェイスを設定し、フロントエンドでファイルをダウンロードできます。
注:
- メモリに収まらない大きなファイルを返したい場合は、StreamingResponse を使用してファイルを分割して処理します。
- ダウンロード後にファイルを削除するには、応答を返した後に実行される BackgroundTask を作成します。
以上がFastAPI でデータを POST した後にファイルをダウンロードするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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