如何在 FastAPI 中上传文件并将其转换为 Pandas Dataframe？ [关闭]

Answer 1

下面提供了有关如何将 FastAPI 中上传的文件转换为 Pandas DataFrame 的各种选项。如果您想将 DataFrame 转换为 JSON 并将其返回给客户端，请查看 this answer。如果您想使用async def 端点而不是def，请查看this answer 了解如何以async 方式读取文件内容，以及this answer 以了解两者之间的区别使用def 和async def。最好将 I/O 操作（在下面的选项中描述）包含在 try-except-finally 块中，以便您可以正确捕获/引发任何可能的异常和 close file 对象（如图所示 @987654324 @ 和 here)。

选项1

由于pandas.read_csv()可以接受file-like对象，所以可以直接传递UploadFile的file-like对象。 UploadFile 公开了一个实际的 Python SpooledTemporaryFile，您可以使用 .file 属性获得它。下面给出示例。注意：pd.read_csv() isn't an async method，因此，如果您要使用async def 端点，最好使用async 方法读取文件的内容，如here 所述，然后传递内容到pd.read_csv() 使用下面的扩孔选项之一。或者，您可以使用 Starlette 的run_in_threadpool()（如here 所述），它将在单独的线程中运行pd.read_csv(file.file)，以确保主线程（运行协程的位置）不会被阻塞。

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import pandas as pd

app = FastAPI()

@app.post("/upload")
def upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    df = pd.read_csv(file.file)
    file.file.close()
    return {"filename": file.filename}

选项 2

将字节转换为字符串，然后将其加载到内存中的文本缓冲区（即StringIO）中，该缓冲区可以转换为数据帧：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import pandas as pd
from io import StringIO

app = FastAPI()

@app.post("/upload")
def upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    contents = file.file.read()
    s = str(contents,'utf-8')
    data = StringIO(s) 
    df = pd.read_csv(data)
    data.close()
    file.file.close()
    return {"filename": file.filename}

选项 3

请改用内存中的字节缓冲区（即BytesIO），从而节省您将字节转换为字符串的步骤，如选项 2 所示：

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import pandas as pd
from io import BytesIO
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/upload")
def upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    contents = file.file.read()
    data = BytesIO(contents)
    df = pd.read_csv(data)
    data.close()
    file.file.close()
    return {"filename": file.filename}