如何在 FastAPI 中发布数据后下载文件？
如何使用 FastAPI 发布数据后下载文件
问题
您正在创建一个处理文本输入的 Web 应用程序，将其转换为语音，并返回音频文件以供下载。您需要在 HTML 页面上提供下载选项，但无法正确实现它。
在 Flask 中，可以使用 send_file 函数实现类似的设置。如何使用 FastAPI 复制此功能？
FastAPI 代码和 HTML 示例
<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>解决方案
选项 1： 使用表单关键字确保所需参数。使用 Form(...) 使参数成为强制参数，而不是使用 wait request.form() 并手动检查所需参数。处理接收到的数据后，使用 FileResponse 返回文件，将 Content-Disposition 标头设置为“附件”。
选项 2： 您还可以使用@app.api_route("/text2speech",methods=["GET", “邮政”]）。或者，您可以使用 @app.get("/text2speech") 和 @app.post("/text2speech") 定义单独的端点。
此外，您可以选择使用 Fetch API 设置 JavaScript 接口来在前端下载文件。
注意：
- 如果要返回一个无法放入内存的大文件，请使用 StreamingResponse 分块处理该文件。
- 要在下载后删除文件，请创建一个要在返回响应后运行的后台任务。
以上是如何在 FastAPI 中发布数据后下载文件？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
Python与C：学习曲线和易用性
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。
学习Python：2小时的每日学习是否足够？
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
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 vs.C：探索性能和效率
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
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 vs. C：了解关键差异
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python和C 各有优势，选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理，因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程，因其静态类型和手动内存管理。
Python标准库的哪一部分是：列表或数组？
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary，herilearRaysarenot.listsarebuilt-In，多功能，和Rused ForStoringCollections，而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。
Python：自动化，脚本和任务管理
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化：通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写：使用psutil库监控系统资源。3)任务管理：利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
科学计算的Python：详细的外观
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能，提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。
Web开发的Python：关键应用程序
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
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
