使用请求将带有json的numpy数组发布到flask应用

Question

使用请求，我需要在一次发布中将带有json数据的numpy数组发送到我的flask应用程序。我该怎么做呢？

Answer 1

接受的答案对于小型阵列来说可以完成工作，但对于大型阵列来说性能却低得令人难以置信（至少有 150% 的开销）。

我建议使用 tostring() 而不是 tolist()。

编辑 2023： .tostring() 已替换为 .tobytes() - 两者都返回原始数据的副本（比发送数组的文本表示更有效）。

所以客户端会变成：

params = {'param0': 'param0', 'param1': 'param1'}
arr = np.random.rand(10, 10)
data = {'params': params, 'arr': arr.tostring()}
response = requests.post(url, json=data)

和API：

@app.route('/test', methods=['POST'])
def test():
    data = request.json
    params = data['params']
    arr = np.fromstring(data['arr'],dtype=float).reshape(10,10)
    print(params, arr.shape)
    return "Success"

您应该注意，数组的形状和数据类型必须事先已知或在请求正文中告知。

Answer 2

要将numpy数组转换arr为json，可以在使用保留维度的同时对其进行序列化json.dumps(arr.tolist())。然后在api端，可以使用解析np.array(json.loads(arr))。

但是，使用requests json参数时，将为您处理转储和加载。arr.tolist()客户端和np.array(arr)api 所需的全部内容也是如此。下面是完整的示例代码。

客户：

params = {'param0': 'param0', 'param1': 'param1'}
arr = np.random.rand(10, 10)
data = {'params': params, 'arr': arr.tolist()}

response = requests.post(url, json=data)

API：

@app.route('/test', methods=['POST'])
def test():
    data = request.json
    params = data['params']
    arr = np.array(data['arr'])
    print(params, arr.shape)
    return "Success"

输出：

{'param0': 'param0', 'param1': 'param1'} (10, 10)

注意：在中使用files或data参数时requests.post，将json禁用该参数。