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我想从 s3 获取一个 PDF 文件，然后从 FastAPI 后端返回到前端。

这是我的代码：

@router.post("/pdf_document")
def get_pdf(document : PDFRequest) :
    s3 = boto3.client('s3')
    file=document.name
    f=io.BytesIO()
    s3.download_fileobj('adm2yearsdatapdf', file,f)
    return StreamingResponse(f, media_type="application/pdf")

此 API 返回200状态代码，但不返回 PDF 文件作为响应。

我正在尝试从 FastAPI 后端下载一个大文件 ( .tar.gz)。在服务器端，我只是验证文件路径，然后Starlette.FileResponse返回整个文件\xe2\x80\x94，就像我在 StackOverflow 上的许多相关问题中看到的那样。

服务器端：

return FileResponse(path=file_name, media_type=\'application/octet-stream\', filename=file_name)\n

之后，我收到以下错误：

  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/routing.py", line 149, in serialize_response\n    return jsonable_encoder(response_content)\n  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/encoders.py", line 130, in jsonable_encoder\n    return ENCODERS_BY_TYPE[type(obj)](obj)\n  File "pydantic/json.py", line 52, in pydantic.json.lambda\nUnicodeDecodeError: \'utf-8\' codec can\'t decode byte 0x8b in position 1: invalid start byte\n

我也尝试使用StreamingResponse，但得到了同样的错误。还有其他方法可以做到吗？

我的代码中的StreamingResponse：

  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/routing.py", line 149, in serialize_response\n    return jsonable_encoder(response_content)\n  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/encoders.py", line 130, in jsonable_encoder\n    return ENCODERS_BY_TYPE[type(obj)](obj)\n  File …

我有一个 FastAPIGET端点，它返回大量 JSON 数据（约 160,000 行和 45 列）。毫不奇怪，使用返回数据非常json.dumps()慢。我首先使用文件中的数据读取数据json.loads()，并根据输入的参数对其进行过滤。有没有比使用更快的方法将数据返回给用户return data？以目前的状态，需要将近一分钟的时间。

我的代码目前如下所示：

# helper function to parse parquet file (where data is stored)
def parse_parquet(file_path):
    df = pd.read_parquet(file_path)
    result = df.to_json(orient = 'records')
    parsed = json.loads(result)
    return parsed
    

@app.get('/endpoint')
# has several more parameters
async def some_function(year = int | None = None, id = str | None = None):
    if year is None:
        data = parse_parquet(f'path/{year}_data.parquet')
    # no year
    if year is …

我将使用 FastAPI 创建一个 API HTML，使用pdfkit. 但是，它将文件保存到我的本地磁盘。当我在线提供此API后，用户如何将该PDF文件下载到他们的计算机上？

from typing import Optional
from fastapi import FastAPI
import pdfkit

app = FastAPI()
@app.post("/htmltopdf/{url}")
def convert_url(url:str):
  pdfkit.from_url(url, 'converted.pdf')

我发现如何使用 FastAPI 将 numpy 数组作为图像返回？然而，我仍然在努力展示图像，它看起来只是一个白色的方块。

io.BytesIO我像这样读入一个数组：

def iterarray(array):
    output = io.BytesIO()
    np.savez(output, array)
    yield output.get_value()

在我的端点中，我的回报是StreamingResponse(iterarray(), media_type='application/octet-stream')

当我留空media_type以推断时，会下载一个 zip 文件。

如何将数组显示为图像？