如何在 FastAPI 中發布資料後下載檔案?
如何使用FastAPI 發布資料後下載檔案
問題
您正在建立一個處理文字輸入的Web 應用程序,將其轉換為語音,並返回音訊檔案以供下載。您需要在 HTML 頁面上提供下載選項,但無法正確實現它。
在 Flask 中,可以使用 send_file 函數實作類似的設定。如何使用 FastAPI 複製此功能?
FastAPI 程式碼和 HTML 範例
<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"><!doctype html> <title>Download MP3 File</title> <h2>Download a file</h2> <p><a href="{{ url_for('text2speech') }}">Download</a></p></code>
解決方案
選項 1: 使用表單關鍵字確保所需參數。使用 Form(...) 使參數成為強制參數,而不是使用 wait request.form() 並手動檢查所需參數。處理接收到的資料後,使用 FileResponse 傳回文件,將 Content-Disposition 標頭設定為「附件」。
選項 2: 您也可以使用@app.api_route("/text2speech",methods=["GET", “郵政”])。或者,您可以使用 @app.get("/text2speech") 和 @app.post("/text2speech") 定義單獨的端點。
此外,您可以選擇使用 Fetch API 設定 JavaScript 介面來在前端下載檔案。
注意:
- 如果要傳回一個無法放入記憶體的大文件,請使用 StreamingResponse 分塊處理該文件。
- 要在下載後刪除文件,請建立一個要在回傳回應後執行的後台任務。
以上是如何在 FastAPI 中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!

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Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
