摘要：在里，流式响应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，用于改善跨系统通讯时用户产生的慢速的感觉。
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：
pythonfrom __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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