在Python的Django框架中用流响应生成CSV文件的教程
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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Kunci kawalan bulu adalah memahami sifatnya secara beransur -ansur. PS sendiri tidak menyediakan pilihan untuk mengawal lengkung kecerunan secara langsung, tetapi anda boleh melaraskan radius dan kelembutan kecerunan dengan pelbagai bulu, topeng yang sepadan, dan pilihan halus untuk mencapai kesan peralihan semula jadi.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

PS Feathering adalah kesan kabur tepi imej, yang dicapai dengan purata piksel berwajaran di kawasan tepi. Menetapkan jejari bulu dapat mengawal tahap kabur, dan semakin besar nilai, semakin kaburnya. Pelarasan fleksibel radius dapat mengoptimumkan kesan mengikut imej dan keperluan. Sebagai contoh, menggunakan jejari yang lebih kecil untuk mengekalkan butiran apabila memproses foto watak, dan menggunakan radius yang lebih besar untuk mewujudkan perasaan kabur ketika memproses karya seni. Walau bagaimanapun, perlu diperhatikan bahawa terlalu besar jejari boleh dengan mudah kehilangan butiran kelebihan, dan terlalu kecil kesannya tidak akan jelas. Kesan bulu dipengaruhi oleh resolusi imej dan perlu diselaraskan mengikut pemahaman imej dan kesan genggaman.

Antara muka pemuatan kad PS mungkin disebabkan oleh perisian itu sendiri (fail rasuah atau konflik plug-in), persekitaran sistem (pemacu yang wajar atau fail sistem rasuah), atau perkakasan (rasuah cakera keras atau kegagalan tongkat memori). Pertama semak sama ada sumber komputer mencukupi, tutup program latar belakang dan lepaskan memori dan sumber CPU. Betulkan pemasangan PS atau periksa isu keserasian untuk pemalam. Mengemas kini atau menewaskan versi PS. Semak pemacu kad grafik dan kemas kini, dan jalankan semak fail sistem. Jika anda menyelesaikan masalah di atas, anda boleh mencuba pengesanan cakera keras dan ujian memori.

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

PS Feathering boleh menyebabkan kehilangan butiran imej, ketepuan warna yang dikurangkan dan peningkatan bunyi. Untuk mengurangkan kesan, disarankan untuk menggunakan radius bulu yang lebih kecil, menyalin lapisan dan kemudian bulu, dan berhati -hati membandingkan kualiti imej sebelum dan selepas bulu. Di samping itu, bulu tidak sesuai untuk semua kes, dan kadang -kadang alat seperti topeng lebih sesuai untuk mengendalikan tepi imej.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
