flask如何使模板返回大文件，又不消耗大量內存
當我們要往客戶端發送大量的數據，比如一個大文件時，將它保存在內存中再一次性發到客戶端開銷很大。比較好的方式是使用流，本篇就要介紹怎麽在Flask中通過流的方式來將響應內容發送給客戶端。此外，我們還會演示如何實現文件的上傳功能，以及如何獲取上傳後的文件。
響應流的生成
Flask響應流的實現原理就是通過Python的生成器，也就是大家所熟知的yield的表達式，將yield的內容直接發送到客戶端。下面就是一個簡單的實現：
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from flask import Flask, Response
app = Flask(__name__) |
這段代碼會生成一個5萬行100M的csv文件，每一行會通過yield表達式分別發送給客戶端。運行時你會發現文件行的生成與瀏覽器文件的下載是同時進行的，而不是文件全部生成完畢後再開始下載。這裏我們用到了響應類”flask.Response”，它是”werkzeug.wrappers.Response”類的一個包裝，它的初始化方法第一個參數就是我們定義的生成器函數，第二個參數指定了響應類型。
我們將上述方法應用到模板中，如果模板的內容很大，怎麽采用流的方式呢？這裏我們要自己寫個流式渲染模板的方法。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | # 流式渲染模板 def stream_template(template_name, **context): # 將app中的請求上下文內容更新至傳入的上下文對象context， # 這樣確保請求上下文會傳入即將被渲染的模板中 app.update_template_context(context) # 獲取Jinja2的模板對象 template = app.jinja_env.get_template(template_name) # 獲取流式渲染模板的生成器 generator = template.stream(context) # 啟用緩存，這樣不會每一條都發送，而是緩存滿了再發送 generator.enable_buffering(5) return generator |
這段代碼的核心，就是通過”app.jinja_env”來訪問Jinja2的Environment對象，這個我們在Jinja2系列中有介紹，然後調用Environment對象的”get_template()”方法來獲得模板對象，再調用模板對象的”stream()”方法生成一個”StreamTemplate”的對象。這個對象實現了”__next__()”方法，可以作為一個生成器使用，如果你看了Jinja2的源碼，你會發現模板對象的”stream()”方法的實現就是使用了yield表達式，所以原理同上例一樣。另外，我們啟用了緩存”enable_buffering()”來避免客戶端發送過於頻繁，其參數的默認值就是5。
現在我們就可以在視圖方法中，采用”stream_template()”，而不是以前介紹的”render_template()”來渲染模板了：
| 1 2 3 4 5 | @app.route(‘/stream.html‘) def render_large_template(): file = open(‘server.log‘) return Response(stream_template(‘stream-view.html‘, logs=file.readlines())) |
上例的代碼會將本地的”server.log”日誌文件內容傳入模板，並以流的方式渲染在頁面上。
另外註意，在生成器中是無法訪問請求上下文的。不過Flask從版本0.9開始提供了”stream_with_context()”方法，它允許生成器在運行期間獲取請求上下文：
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | from flask import request, stream_with_context @app.route(‘/method‘) def streamed_response(): def generate(): yield ‘Request method is: ‘ yield request.method yield ‘.‘ return Response(stream_with_context(generate())) |
因為我們初始化Response對象時調用了”stream_with_context()”方法，所以才能在yield表達式中訪問request對象。
轉載：
1、http://www.bjhee.com/flask-ad5.html
flask如何使模板返回大文件，又不消耗大量內存