FastAPI에 데이터를 게시한 후 파일을 다운로드하는 방법은 무엇입니까?
FastAPI를 사용하여 데이터를 게시한 후 파일을 다운로드하는 방법
문제
텍스트 입력을 처리하고 이를 텍스트로 변환하는 웹 앱을 만들고 있습니다. 음성을 전달하고 다운로드할 오디오 파일을 반환합니다. HTML 페이지에 다운로드 옵션이 필요한데 제대로 구현할 수 없습니다.
Flask에서는 send_file 함수를 사용하여 유사한 설정을 구현할 수 있습니다. FastAPI를 사용하여 이 기능을 어떻게 복제합니까?
FastAPI 코드 및 HTML 예제
<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>솔루션
옵션 1: 필수 매개변수를 보장하기 위한 양식 키워드입니다. wait request.form()을 사용하고 필수 매개변수를 수동으로 확인하는 대신 Form(...)을 사용하여 매개변수를 필수로 만드세요. 수신된 데이터를 처리한 후 FileResponse를 사용하여 파일을 반환하고 Content-Disposition 헤더를 'attachment'로 설정합니다.
옵션 2: @app.api_route("/text2speech",method=["GET", "우편"]). 또는 @app.get("/text2speech") 및 @app.post("/text2speech")를 사용하여 별도의 엔드포인트를 정의할 수 있습니다.
또한 선택적으로 Fetch API를 사용하여 JavaScript 인터페이스를 설정하여 프런트엔드에서 파일을 다운로드할 수 있습니다.
참고:
- 메모리에 맞지 않는 대용량 파일을 반환하려면 StreamingResponse를 사용하여 파일을 청크로 처리하세요.
- 파일을 다운로드한 후 제거하려면 응답을 반환한 후 실행할 BackgroundTask를 생성하세요.
위 내용은 FastAPI에 데이터를 게시한 후 파일을 다운로드하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.
Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
Python vs. C : 성능과 효율성 탐색
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.
Python vs. C : 주요 차이점 이해
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.
파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
