使用FastAPI POST 資料後下載檔案
開發需要接收使用者輸入、處理使用者輸入然後提供檔案下載的Web 應用程式時,能夠適當促進這種交流至關重要。 FastAPI 為建立此類應用程式提供了一個強大的框架,本指南將探討如何在處理 POSTed 資料後有效下載檔案。
實作函數
首先,在 FastAPI 應用程式中定義一個端點處理檔案下載請求。該端點將接收檔案路徑並傳回檔案作為回應。使用 FastAPI FileResponse 類別的範例實作:
<code class="python">from fastapi import FastAPI, FileResponse, Request from fastapi.responses import FileResponse app = FastAPI() @app.post('/download-file') async def download_file(request: Request, user_id: int = Form(...)): file_path = 'path/to/file.mp3' return FileResponse(file_path, media_type='audio/mp3', filename='output.mp3')</code>
在此程式碼中,file_path 變數應替換為需要下載的檔案的實際路徑。 media_type 和 filename 參數指定檔案類型以及下載檔案的名稱。
使用HTML 觸發下載
定義端點後,將HTML 表單合併到您的前端中觸發對/download-file 端點的POST 請求並提供必要的user_id 參數:
<code class="html"><form action="/download-file" method="post"> <input type="text" name="user_id" placeholder="Enter user ID"> <input type="submit" value="Download File"> </form></code>
提交表單時,具有指定user_id 的POST 請求將發送至/download-file 端點,該端點將處理該請求並傳回檔案以供下載。
處理大檔案下載
如果檔案下載的檔案特別大,可以考慮使用FastAPI中的StreamingResponse類別:
<code class="python">from fastapi import FastAPI, Response, StreamingResponse @app.post('/stream-large-file') async def download_large_file(request: Request, user_id: int = Form(...)): file_path = 'path/to/large_file.mp3' async def iter_file(): with open(file_path, 'rb') as f: while chunk := f.read(1024): yield chunk return StreamingResponse(iter_file(), media_type='audio/mp3', filename='output.mp3')</code>
這裡,iter_file函數分塊讀取文件以減少記憶體消耗並促進文件的串流。
結論
按照上述步驟,您可以創建 FastAPI 應用程序,在 POST 操作後無縫處理文件下載。這使您的應用程式能夠提供下載功能,豐富用戶體驗並更輕鬆地存取生成的檔案。
以上是如何使用 FastAPI 發布資料後下載檔案?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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