Python StreamingResponse 禁用缓冲区

Python StreamingResponse 禁用缓冲区

在Python中，有时我们需要处理大文件或者大量的数据流，如果使用通常的方式读取和处理数据，可能会导致内存占用过大，导致程序崩溃。针对这种情况，我们可以使用FastAPI框架中的StreamingResponse来实现数据流的处理，并且还可以禁用缓冲区，进一步减少内存占用。

禁用缓冲区

首先，我们来看一下如何使用StreamingResponse来禁用缓冲区。在FastAPI中，我们可以通过设置chunked参数为True来实现禁用缓冲区。示例代码如下：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()

async def generate_large_data():
    for i in range(1000):
        yield f"Data {i} from geek-docs.com\n".encode()

@app.get("/data")
async def get_data():
    return StreamingResponse(generate_large_data(), media_type="text/plain", chunked=True)

在上面的示例代码中，我们定义了一个生成大量数据的异步生成器generate_large_data，然后在get_data接口中返回一个StreamingResponse对象，设置chunked参数为True，这样就禁用了缓冲区。

运行结果

通过访问http://127.0.0.1:8000/data接口，可以看到浏览器每隔一段时间就会接收到一部分数据，并且不会一次性将所有数据加载到内存中。这样就有效减少了内存消耗，特别适用于处理大文件或大量数据流的情况。

总结

通过禁用缓冲区，我们可以在处理大文件或大量数据流时，有效减少程序的内存占用，避免内存溢出导致程序崩溃。StreamingResponse是一个非常实用的工具，能够帮助我们更有效地处理数据流。