fastapi数据压缩

FastAPI本身并没有提供数据压缩的功能，但是可以使用第三方库来实现数据压缩。常用的数据压缩库有gzip、brotli和deflate。

以下是使用gzip进行数据压缩的示例代码：

import gzip
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    data = b"Hello, world!" * 1000
    compressed_data = gzip.compress(data)
    return StreamingResponse(io.BytesIO(compressed_data), media_type="application/octet-stream", headers={"Content-Encoding": "gzip"})

在这个例子中，我们首先导入gzip模块，然后定义了一个路由函数`read_root`，该函数返回一个压缩过后的数据流。我们使用gzip.compress()函数将字符串数据进行压缩，然后使用StreamingResponse类返回一个数据流。在响应头中设置了Content-Encoding为gzip，表示响应数据已经被gzip压缩。

你也可以使用其他的压缩库来实现数据压缩，例如brotli和deflate。只需要将压缩函数和Content-Encoding的值更改即可。

相关问题

fastapi怎么压缩list数据

在FastAPI中，可以使用`gzip`库来压缩列表数据。

首先，导入`gzip`库：

import gzip

然后，将列表数据转换为字符串，并使用`gzip.compress()`方法进行压缩：

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
compressed_data = gzip.compress(str(my_list).encode('utf-8'))

这将返回一个压缩后的字节串对象。要解压缩数据，可以使用`gzip.decompress()`方法：

decompressed_data = gzip.decompress(compressed_data)
decoded_data = decompressed_data.decode('utf-8')
result_list = eval(decoded_data)

这将返回一个与原始列表相同的列表对象。请注意，使用`eval()`函数来解析字符串可能存在安全风险，因此请确保使用该函数时不会接受来自不信任来源的数据。

fastapi怎么压缩list数据，前端自动解压

在 FastAPI 中，可以使用 Python 内置的 gzip 模块对数据进行压缩，然后将压缩后的数据发送给前端。前端可以使用浏览器自带的解压缩功能自动解压。

以下是一个使用 gzip 压缩列表数据的示例：

import gzip
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/data")
def get_data():
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    compressed_data = gzip.compress(str(data).encode())
    return compressed_data

在这个示例中，我们创建了一个 `/data` 路由，当客户端向该路由发送 GET 请求时，会返回一个压缩后的列表数据。在函数中，我们先创建了一个包含整数的列表 `data`，然后使用 `gzip.compress()` 方法将其压缩，并将结果作为响应返回。请注意，我们需要使用 `str()` 方法将列表转换为字符串，然后使用 `encode()` 方法将其编码为字节流。

在前端，当我们收到响应后，可以使用浏览器自带的解压缩功能对数据进行解压。以下是一个使用 JavaScript 对数据进行解压缩的示例：

fetch('/data')
  .then(response => response.arrayBuffer())
  .then(buffer => {
    const data = new TextDecoder('utf-8').decode(new Uint8Array(buffer));
    const decompressedData = JSON.parse(pako.inflate(data, { to: 'string' }));
    console.log(decompressedData);
  });

在这个示例中，我们首先使用 `fetch()` 方法向服务器发送 GET 请求，并将响应转换为 ArrayBuffer 对象。然后，我们使用 `TextDecoder` 对象将字节流解码为字符串，使用 `pako.inflate()` 方法对字符串进行解压缩，最后将结果解析为 JSON 对象，即原始的列表数据。