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如何使用烧瓶发送和接收大型 numpy 数组(几个 GB)

我正在创建一个在本地使用的微服务。从一些输入我每次生成一个大矩阵。现在我正在使用 json 来传输数据,但它真的很慢并且成为我的应用程序的瓶颈。

这是我的客户端:

headers={'Content-Type': 'application/json'}

data = {'model': 'model_4', \
        'input': "this is my input."}

r = requests.post("http://10.0.1.6:3000/api/getFeatureMatrix", headers=headers, data=json.dumps(data))

answer = json.loads(r.text)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我的服务器是这样的:

app = Flask(__name__, static_url_path='', static_folder='public')

@app.route('/api/getFeatureMatrix', methods = ['POST'])
def get_feature_matrix():
    arguments = request.get_json()
    #processing ... generating matrix
    return jsonify(matrix=matrix.tolist())
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何发送大型矩阵?

json protocol-buffers flask python-3.x python-requests

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在python中初始化整数数组的最快方法是什么?

假设我想在python中创建一个1,000,000两个数组(不是列表),如下所示:

array = [2, 2, 2, ...... , 2]

这样做的快速而简单的方法是什么?

python arrays integer

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