发布于 2015-08-24 15:56:25 | 363 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
有时候你会需要把大量数据传送到客户端，不在内存中保存这些数据。当你想把运行中产生 的数据不经过文件系统，而是直接发送给客户端时，应当怎么做呢？
答案是使用生成器和直接响应。
下面是一个在运行中产生大量 CSV 数据的基本视图函数。其技巧是调用一个内联函数生成 数据，把这个函数传递给一个响应对象:
from flask import Response
@app.route('/large.csv')
def generate_large_csv():
def generate():
for row in iter_all_rows():
yield ','.join(row) + 'n'
return Response(generate(), mimetype='text/csv')
每个 yield 表达式被直接传送给浏览器。注意，有一些 WSGI 中间件可能会打断流 内容，因此在使用分析器或者其他工具的调试环境中要小心一些。
Jinja2 模板引擎也支持分片渲染模板。这个功能不是直接被 Flask 支持的，因为它太 特殊了，但是你可以方便地自已来做:
from flask import Response
def stream_template(template_name, **context):
app.update_template_context(context)
t = app.jinja_env.get_template(template_name)
rv = t.stream(context)
rv.enable_buffering(5)
return rv
@app.route('/my-large-page.html')
def render_large_template():
rows = iter_all_rows()
return Response(stream_template('the_template.html', rows=rows))
上例的技巧是从 Jinja2 环境中获得应用的模板对象，并调用 stream() 来代替 render() ，返回 一个流对象来代替一个字符串。由于我们绕过了 Flask 的模板渲染函数使用了模板对象 本身，因此我们需要调用 update_template_context() ，以确保 更新被渲染的内容。这样，模板遍历流内容。由于每次产生内容后，服务器都会把内容 发送给客户端，因此可能需要缓存来保存内容。我们使用了 rv.enable_buffering(size) 来进行缓存。 5 是一个比较明智的缺省值。
New in version 0.9.
注意，当你生成流内容时，请求环境已经在函数执行时消失了。 Flask 0.9 为你提供了 一点帮助，让你可以在生成器运行期间保持请求环境:
from flask import stream_with_context, request, Response
@app.route('/stream')
def streamed_response():
def generate():
yield 'Hello '
yield request.args['name']
yield '!'
return Response(stream_with_context(generate()))
如果没有使用 stream_with_context() 函数，那么就会引发 RuntimeError 错误。