在Django里,流式响应StreamingHttpResponse是个好东西,可以快速、节省内存地产生一个大型文件。
目前项目里用于流式响应的一个是Eventsource,用于改善跨系统通讯时用户产生的慢速的感觉。这个不细说了。
还有一个就是生成一个大的csv文件。
当Django进程处于gunicorn或者uwsgi等web容器中时,如果响应超过一定时间没有返回,就会被web容器终止掉,虽然我们可以通过加长web容器的超时时间来绕过这个问题,但是毕竟还是治标不治本。要根本上解决这个问题,Python的生成器、Django框架提供的StreamingHttpResponse这个流式响应很有帮助
而在csv中,中文的处理也至关重要,要保证用excel打开csv不乱码什么的。。为了节约空间,我就把所有代码贴到一起了。。实际使用按照项目的规划放置哈
上代码:
from __future__ import absolute_import import csv import codecs import cStringIO class Echo(object): def write(self, value): return value class UnicodeWriter: """ A CSV writer which will write rows to CSV file "f", which is encoded in the given encoding. """ def __init__(self, f, dialect=csv.excel, encoding="utf-8", **kwds): # Redirect output to a queue self.queue = cStringIO.StringIO() self.writer = csv.writer(self.queue, dialect=dialect, **kwds) self.stream = f self.encoder = codecs.getincrementalencoder(encoding)() def writerow(self, row): self.writer.writerow([handle_column(s) for s in row]) # Fetch UTF-8 output from the queue ... data = self.queue.getvalue() data = data.decode("utf-8") # ... and reencode it into the target encoding data = self.encoder.encode(data) # write to the target stream value = self.stream.write(data) # empty queue self.queue.truncate(0) return value def writerows(self, rows): for row in rows: self.writerow(row)
from django.views.generic import View from django.http.response import StreamingHttpResponse class ExampleView(View): headers=['一些','表头'] def get(self,request): result = [['第一行','数据1'], ['第二行','数据2']] echoer = Echo() writer = UnicodeWriter(echoer) def csv_itertor(): yield codecs.BOM_UTF8 yield writer.writerow(self.headers) for column in result: yield writer.writerow(column) response = StreamingHttpResponse( (row for row in csv_itertor()), content_type="text/csv;charset=utf-8") response['Content-Disposition' ] = 'attachment;filename="example.csv"' return response

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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