Fastapi上传下载文件

1.上传文件 upload.py

from typing import List
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.responses import HTMLResponse
upload = FastAPI()

# 第一种读取文件方法,读取二进制文件
@upload.post("/files/")
async def create_files(files: List[bytes] = File(...)):
    # 保存文件名
    # with open('保存文件名字', 'wb') as f:
    #     f.write(files[0])
    return {"file_sizes": [len(file) for file in files]}

# 第二种读取文件的方法,会报错文件名,文件本身等信息
@upload.post("/uploadfiles/")
async def create_upload_files(files: List[UploadFile] = File(...)):
    
    # 保存文件
    # data = await files[0].read()
    # with open('保存文件名字', 'wb') as f:
    #     f.write(data)
    return {"filenames": [file.filename for file in files]}

@upload.get("/")
async def main():
    content = """
<body>
<form action="/files/" enctype="multipart/form-data" method="post">
<input name="files" type="file" multiple>
<input type="submit">
</form>
<form action="/uploadfiles/" enctype="multipart/form-data" method="post">
<input name="files" type="file" multiple>
<input type="submit">
</form>
</body>
    """
    return HTMLResponse(content=content)

if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run('upload:upload', host='0.0.0.0', port=8900)

输入:http://0.0.0.0:8900/


上传文件

2.下载文件 download.py

import pandas as pd
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import FileResponse,StreamingResponse,Response
import io

download = FastAPI()
file_path = "文件路径"

# 假设有个pandas DataFrame文件文件需要保存
@download.get("/from_data/")
def main():
    df = pd.DataFrame([1,2,3])
    stream = io.StringIO()
    df.to_csv(stream, index=False)
    response = StreamingResponse(iter([stream.getvalue()]), media_type="text/csv")
    response.headers["Content-Disposition"] = "attachment; filename=export.csv"
    return response

# 假设我们预定了文件的路径
@download.get("/from_path/")
def main():
    return FileResponse(path=file_path, filename=file_path, media_type='py')


if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run('download:download', host='0.0.0.0', port=8800)

输入:http://0.0.0.0:8900/from_data/ 或者 http://0.0.0.0:8900/from_path/

下载文件

3.下载excel文件

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
   File Name:     xxx
   Description :
   Author :       asdil
   date:          2022/5/11
-------------------------------------------------
   Change Activity:
                   2022/5/11:
-------------------------------------------------
"""
__author__ = 'Asdil'
import pandas as pd
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import FileResponse,StreamingResponse,Response
import io

download = FastAPI()
file_path = "文件路径"

# 假设有个pandas DataFrame文件文件需要保存
@download.get("/from_data/")
def main():
    df = pd.DataFrame([1,2,3])
    stream = io.BytesIO()
    writer = pd.ExcelWriter(stream, engine='xlsxwriter')
    df.to_excel(writer, index=False)
    writer.save()
    xlsx_data = stream.getvalue()
    response = StreamingResponse(io.BytesIO(xlsx_data))
    response.media_type = 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet'
    response.headers['Content-Disposition'] = f'attachment; filename="这里是你要保存的名字.xlsx"'.encode("utf-8").decode("latin1")
    return response


if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run('xxx:download', host='0.0.0.0', port=8800)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • ftp 文件传输协议 跨平台 上传下载文件 vsftpd 工具:非常安全的文件传输协议;默认的命令端口21号,数据...
    柒夏锦阅读 3,997评论 1 9
  • 16宿命:用概率思维提高你的胜算 以前的我是风险厌恶者,不喜欢去冒险,但是人生放弃了冒险,也就放弃了无数的可能。 ...
    yichen大刀阅读 6,032评论 0 4
  • 公元:2019年11月28日19时42分农历:二零一九年 十一月 初三日 戌时干支:己亥乙亥己巳甲戌当月节气:立冬...
    石放阅读 6,870评论 0 2