Django中用流响应生成CSV 在Python的Django框架中用流响应生成CSV文件的教程
猪了个去 人气:0想了解在Python的Django框架中用流响应生成CSV文件的教程的相关内容吗,猪了个去在本文为您仔细讲解Django中用流响应生成CSV的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,下面大家一起来学习吧。
在Django里,流式响应StreamingHttpResponse是个好东西,可以快速、节省内存地产生一个大型文件。
目前项目里用于流式响应的一个是Eventsource,用于改善跨系统通讯时用户产生的慢速的感觉。这个不细说了。
还有一个就是生成一个大的csv文件。
当Django进程处于gunicorn或者uwsgi等web容器中时,如果响应超过一定时间没有返回,就会被web容器终止掉,虽然我们可以通过加长web容器的超时时间来绕过这个问题,但是毕竟还是治标不治本。要根本上解决这个问题,Python的生成器、Django框架提供的StreamingHttpResponse这个流式响应很有帮助
而在csv中,中文的处理也至关重要,要保证用excel打开csv不乱码什么的。。为了节约空间,我就把所有代码贴到一起了。。实际使用按照项目的规划放置哈
上代码:
from __future__ import absolute_import import csv import codecs import cStringIO class Echo(object): def write(self, value): return value class UnicodeWriter: """ A CSV writer which will write rows to CSV file "f", which is encoded in the given encoding. """ def __init__(self, f, dialect=csv.excel, encoding="utf-8", **kwds): # Redirect output to a queue self.queue = cStringIO.StringIO() self.writer = csv.writer(self.queue, dialect=dialect, **kwds) self.stream = f self.encoder = codecs.getincrementalencoder(encoding)() def writerow(self, row): self.writer.writerow([handle_column(s) for s in row]) # Fetch UTF-8 output from the queue ... data = self.queue.getvalue() data = data.decode("utf-8") # ... and reencode it into the target encoding data = self.encoder.encode(data) # write to the target stream value = self.stream.write(data) # empty queue self.queue.truncate(0) return value def writerows(self, rows): for row in rows: self.writerow(row)
from django.views.generic import View from django.http.response import StreamingHttpResponse class ExampleView(View): headers=['一些','表头'] def get(self,request): result = [['第一行','数据1'], ['第二行','数据2']] echoer = Echo() writer = UnicodeWriter(echoer) def csv_itertor(): yield codecs.BOM_UTF8 yield writer.writerow(self.headers) for column in result: yield writer.writerow(column) response = StreamingHttpResponse( (row for row in csv_itertor()), content_type="text/csv;charset=utf-8") response['Content-Disposition' ] = 'attachment;filename="example.csv"' return response
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