如何在RESTful Flask应用程序中序列化/反序列化Pandas DataFrame到ProtoBuf/Gzip？
在RESTful Flask应用程序中，将Pandas DataFrame序列化/反序列化为ProtoBuf/Gzip可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已安装所需的库。在Python环境中，使用以下命令安装必要的库：pip install pandas protobuf flask
- 创建一个Flask应用程序，并导入所需的库：from flask import Flask, request import pandas as pd import gzip import io
- 定义一个路由来接收POST请求，并处理序列化/反序列化操作：app = Flask(__name__) @app.route('/dataframe', methods=['POST']) def handle_dataframe(): # 反序列化接收到的ProtoBuf数据 proto_data = request.data # 解压缩数据 decompressed_data = gzip.decompress(proto_data) # 反序列化为Pandas DataFrame df = pd.read_msgpack(decompressed_data) # 在此处进行DataFrame的处理操作 # 将DataFrame序列化为ProtoBuf serialized_data = df.to_msgpack() # 压缩序列化后的数据 compressed_data = gzip.compress(serialized_data) return compressed_data
- 运行Flask应用程序：if __name__ == '__main__': app.run()
在上述代码中，我们定义了一个路由/dataframe来处理POST请求。在请求中，我们接收到ProtoBuf数据并进行反序列化操作。然后，我们可以对DataFrame进行任何需要的处理。最后，我们将处理后的DataFrame序列化为ProtoBuf，并进行压缩，然后返回给客户端。
请注意，上述代码仅涉及序列化/反序列化Pandas DataFrame到ProtoBuf/Gzip的部分。在实际应用中，您可能需要根据具体需求进行更多的数据处理和错误处理。
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相关·内容
我有一个要在flask应用程序中作为Flask Response对象返回的pandas dataframe。目前我正在将它转换为JSON Object，
df = df.to_json()
return Response(df, status=200, mimetype='application/json')
数据帧的大小非常巨大，可能是5000000 x 10。在客户端，当我将其反序列化为
df = response.read_json()
随着我的URL request parameters数量的增长，dataframe也随之增长。与序列化相比，反序列化的时间在linea
浏览 4提问于2016-07-15得票数 15
我有以下使用Python FLASK上传CSV文件的代码。 from flask_restful import Resource
import pandas as pd
ROOT_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
class UploadCSV(Resource):
def post(self):
files = request.files['file']
files.save(os.path.join(ROOT_PATH,files.filename))
浏览 173提问于2019-03-20得票数 7
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目前，我正试图在一个烧瓶RESTful API应用程序中访问POST json数据。POST数据只是一个使用pandas.to_json()方法转换为json对象的Pandas。
import pandas as pd
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_restful import Resource, Api
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
# Creation Of Main Endpoint Classes
class Test(Resource):
def po
浏览 1提问于2019-03-08得票数 1
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使用与vision库交互。
我有一个从图像中检测标签的功能。
GoogleVision.py
import os
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types
from google.protobuf.json_format import MessageToJson
class GoogleVision():
def detectLabels(self, uri):
client = vision.ImageAnnotatorClient()
imag
浏览 1提问于2018-06-14得票数 9
1回答
在过去的几周里，我一直在学习flask教程的语气。
根据我的理解，要构建基于flask的简单REST，有两种方法(除其他方法外)：
采用flask-restful并使用它创建Resources，然后通过适当的url/路由公开该Resources，并将它们与sqlalchemy模型绑定
对模型使用普通sqlalchemy，然后使用marshmallow进行反序列化，并使用json格式的对象。
这两种方法之间有比较吗？我在这个领域有点新，marshmallow的方法似乎更快，也许更容易遵循。
与marshmallow的反序列化层相比，采用marshmallow有什么好处吗？
浏览 0提问于2019-06-16得票数 3
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我是一个Ruby，做了很多数据工作，并决定改用Python。我很享受到目前为止的转型，被潘达斯，木星笔记本等风吹走了。
我目前的任务是编写一个轻量级的Google，在RESTful API下运行针对BigQuery的查询。
我在Flask中运行了一个非常简单的测试，这很好，但是我在将BigQuery响应呈现为JSON时遇到了问题。为了解决这个问题，我使用了Pandas，然后将dataframe转换为JSON。虽然它很有效，但这似乎是一个不必要的步骤，我甚至不确定这是否是Pandas的合法用例。我还读过，随着数据量的增加，创建数据帧的速度可能会很慢。
下面是我在烧瓶里的小模拟测试。从经验丰富的P
浏览 0提问于2019-07-03得票数 1
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我设置了一个numpy应用程序接口，但希望用户在进行flask_restful调用时传递numpy数组。我首先尝试在flask_restful中使用reqparse，但它不支持numpy.array的数据类型。我正在尝试使用棉花糖(flask_marshmallow)，但在理解如何将参数传递给API时遇到了问题。
在我能够做类似这样的事情之前：
from flask_restful import reqparse
parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('url', type=str)
parser.add_a
浏览 2提问于2019-04-09得票数 5
我偶然发现protobuf 对它的用法非常困惑。我们能用protobuf代替ctype/swig/cython吗？我的要求是必须围绕现有的用户空间C库编写一个python包装器。
浏览 3提问于2015-12-25得票数 2
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1回答
我有一个具有读取数据格式并在服务中提供数据的Flask应用程序。问题是，我需要用某种频率更新它(只需要从s3中读取)。在这段时间内，数据必须是可维护的，否则服务可能会返回某种错误。也许通过某种平行的方式是可能的。我的代码类似于这个代码：
from flask import Flask, request, make_response
import pandas as pd
# this dataframe needs to be updated
df = pd.read_parquet("s3://data/data.parquet.gzip")
app = Flask(__
浏览 1提问于2022-05-06得票数 0
1回答
我对Flask和SQLAlchemy很陌生，我花了那么多时间尝试使用Flask (而不是flask_restful)将数据库查询表示为JSON。
我以为我通过使用来让它工作。它使用一个使用以下语法的简单查询工作，选择my类：
trades = Trade.query.all()
我能够毫无问题地返回trades.to_dict()。
但是，由于我需要执行group_by，所以需要使用db.session.query(Trade, Trade.exchange, Trade.trader.......等更加灵活的语法，这种方法停止了工作。
我曾考虑过其他选择，如检查制度，但这似乎有点超出我的技能
浏览 0提问于2018-07-23得票数 2
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用df.to_pickle(file_name)保存Pandas DataFrame后，可以用df = pd.read_pickle(file_name)加载它。但有时，您可能只想在特定时间加载一个系列的数据，并且加载整个DataFrame的效率很低。有没有一种方法可以从一个酸洗过的DataFrame中只加载一个系列？
浏览 13提问于2020-05-22得票数 1
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1回答
我正在尝试将客户端库的响应转换为json格式。但是，我得到了以下错误：
'google.protobuf.pyext._message.RepeatedCompositeCo‘对象没有属性的描述符
资源
from flask_restful import Resource
from flask import request
from flask import json
from util.GoogleVision import GoogleVision
from util.Convert import Convert
import base64
import requests
浏览 1提问于2018-06-15得票数 4
1回答
下面是一个简单的restful示例，它构建在带有烧瓶、restful和mongoengine的烧瓶上：
from flask import Flask, jsonify
from flask_restful import Resource, Api
from flask_mongoengine import MongoEngine
app = Flask(__name__)
app.config['MONGODB_SETTINGS'] = {
'db': 'persons',
'host': 'local
浏览 1提问于2017-11-23得票数 1
1回答
我正在尝试为flask-restful生成文档，这是对烧瓶的扩展，它使生成RESTful API变得更加容易。我的最后一个目标是使用doc2dash生成破折号文档测试。
但是，在完成此操作之前，我需要使用sphinx生成所需的html。在我的尝试中，我克隆了，并尝试使用make html从它的docs文件夹生成文档。但是，我收到了17条警告，结果的文档是不完整的。这是回溯：
sphinx-build -b html -d _build/doctrees . _build/html
Making output directory...
Running Sphinx v1.2.3
loadin
浏览 2提问于2014-10-11得票数 0
MethodView和资源有什么区别？
通过flask-restful实现API：
class API(Resource):
decorators = [...,]
def get(self):
# do something
def post(self):
# do something
def put(self):
# do something
def delete(self):
# do something
实际上，它可以替换为flask：
class API(MethodView):
浏览 1提问于2016-01-29得票数 10
从我在网上看到的情况来看，我可以使用来自flask_restful的flask_restful来向GET和POST请求添加数据。
以下是我所拥有的：
from flask import Flask, request
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
import pandas as pd
import ast
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
class User(Resource):
def get(self):
return {'data'
浏览 18提问于2022-04-28得票数 0
我刚开始使用水瓶，这是第一个麻烦。我用flask_restful编写了简单的代码，我不明白问题出在哪里。当我在/reservations上请求时，MethodViewType类型的对象不能被JSON序列化。当我请求第二种方法来获得特定的预订时，我得到的'MethodViewType‘对象是不可迭代的。
下面是代码：
from flask import Flask, jsonify, request, render_template
from flask_restful import Resource, Api
import code_generator
app = Flask(__n
浏览 10提问于2022-03-31得票数 -1
我的最终目标是使用protobuf和GZipStream来压缩List<MyCustomType>对象，以便存储在Server中的var二进制(Max)字段中。我正在进行单元测试，以了解每件事是如何工作的，如何组合在一起的。
目标.NET框架为3.5。
我目前的程序是：
用protobuf-net (很好)序列化数据。
用GZipStream压缩#1中的序列化数据(很好)。
将压缩数据转换为base64字符串(很好)。
此时，步骤3的值将存储在var二进制(Max)字段中。我无法控制这件事。步骤继续，需要接受base64字符串并将其反序列化为具体类型。
将基
浏览 2提问于2013-11-08得票数 2
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1回答
我有一个小型的Flask服务器，它应该从一个文件中加载数据并在其上运行一个函数。这个函数将返回一个DataFrame，我返回它的json版本。令我惊讶的是，这一切都运作得很好。然而，我将如何测试这个呢？我在下面已经做了一些尝试，但我还不太理解瓶子(也不是休息)：
#!/home/thomas/python
from flask import Flask
from flask.ext.restful import Resource, Api
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
class UniverseAPI(Resource):
def ge
浏览 3提问于2014-08-06得票数 2
当我运行我的脚本时，我得到了以下输出：
/app/venv/lib/python2.7/site-packages/flask/exthook.py:71: ExtDeprecationWarning: Importing flask.ext.sqlalchemy is deprecated, use flask_sqlalchemy instead.
.format(x=modname), ExtDeprecationWarning
/app/venv/lib/python2.7/site-packages/flask/exthook.py:71: ExtDeprecationWarni
浏览 3提问于2016-06-28得票数 9
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2回答
单用摇瓶
、、、
我已经发现Swagger可以为我开发的Restful Api生成文档，但问题是我只使用了烧瓶而不是烧瓶-restful，当我尝试使用烧瓶-restful-swagger包装时，它不起作用，例如：
from sqlalchemy.orm import create_session
from flask import Flask, request, jsonify
from Model import *
from flask_restful import Api
from flask_restful_swagger import swagger
app = Flask(__name__)
a
浏览 15提问于2014-11-18得票数 3
我正在尝试在AWS上使用Elastic Beanstalk设置一个Flask web应用程序。我遵循了教程，它工作得很好。我现在正在寻找扩展Flask when应用程序，这工作得很好，直到我import scipy.spatial as spatial，当这是我的导入语句的一部分，运行eb打开只是超时。我收到
>>>> HTTP ERROR 504
即使使用scipy导入，在本地运行webapp也是完全正常的，只有当我尝试部署到beanstalk时，它才不想工作。下面是我的代码
import os
import requests
from bs4 import Beau
浏览 13提问于2020-05-25得票数 1
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1回答
我试着用python找出API。并希望发回一些已经加密的jwt令牌。
当我试图在中返回jwt令牌时，方法会发送回错误，并在postman应用程序中显示错误页面。但是当打印在控制台内时，一切都很好。
class Login(Resource):
def post(self):
json_data = request.get_json(force=True)
un = json_data['username']
pw = json_data['password']
encoded_jwt = j
浏览 0提问于2019-05-09得票数 2
回答已采纳
from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
import pandas as pd
import ast
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
class Mail(Resource):
# methods go here
def get(self):
data = pd.read_csv('mails.csv') # read CSV
data = data.to_dict() # c
浏览 4提问于2022-05-29得票数 0
场景: Apache Flink、Kafka、Protocol buffers data consumer。 数据来源为协议缓冲区格式的Kafka主题(多个主题: topic#1、topic#3、topic#3)。使用者是Apache Flink使用者。每个主题都有一个独特的协议定义。 List<String> topicList = Arrays.asList("topic#1,topic#2,topic#3".split(","));
inputStream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer[Prot
浏览 13提问于2021-04-03得票数 0
1回答
使用Python，水瓶，flask_restplus，Swagger
我正试图使用schema model作为下面的图片来显示flask_restplus。使用yml而不是python的原型模式：
我创建了schema_model，但是我不知道如何将它输入到代码中，以便使它与GET调用成对。如何显示schema_model？
import requests
from flask import Flask, request, json, jsonify, Blueprint
from flask_restplus import Resource, Api, reqparse, fie
浏览 1提问于2018-02-09得票数 4
2回答
我正在创建一个太阳系应用程序，在路由方面有问题。我正在通过烧瓶创建这个应用程序，并使用mongodb作为数据库。
我已经确保插入到mongodb中的文件是json文件，但是对于所有三条路由，我都会收到相同的错误。我已经尝试在每个集合中迭代每个文档，并且尝试了json转储。这两种方法都没有用。有什么想法吗？
app.py
from flask import Flask, json, send_from_directory, request, jsonify
from flask.templating import render_template
from flask_restful import
浏览 2提问于2021-08-14得票数 0
我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
我的flask应用程序有一个问题，我正在尝试创建，我写了一个POST方法来从HTTP中获取参数并将它们写到一个表中。下面是我的代码： from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
import pandas as pd
import ast
import sqlalchemy
# SQLAlchemy connectable
engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pymssql://my_connection_string")
浏览 50提问于2021-10-17得票数 -1
回答已采纳
我正在使用Kafka Connect和Google PubSub Connector将消息从gcp PubSub写入到Kafka主题中。 我的连接器具有以下配置： {
"name": "MyTopicSourceConnector",
"config": {
"connector.class": "com.google.pubsub.kafka.source.CloudPubSubSourceConnector",
"tasks.max": "
浏览 14提问于2020-10-16得票数 0
protobuf.js版本："protobufjs"："6.8.8"，
我是第一次接触protobufjs，并计划在Angular 2项目中实现protobufjs。我在Angular 2项目(VS2015)中使用"npm install protobufjs --save“安装了protobufjs。
我有下面的服务，它将http请求发送到具有Content-Type: application/x-protobuf的Restful服务，并获得protobuf格式的响应
getpersondetails(): Observable {
var heade
浏览 6提问于2019-12-16得票数 0
现在，我一次发送一个项目到flask_restful应用程序接口，并将结果附加到一个数据帧。 如果api可以获取整个数据帧而不是逐行执行，那么它会更快。 这个是可能的吗？ 这是我正在做的事情的一个非常基本的模型。 此api接受人名，并返回一句话：“您的名字是...” from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api, reqparse
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
class my_api(Resource):
def __init__(self):
浏览 10提问于2020-08-18得票数 1
回答已采纳
我们可以使用iron python在.NET空间中加载一个熊猫DataFrame吗？如果没有，我正在考虑将pandas df转换为csv文件，然后在.net空间中读取。
浏览 2提问于2013-01-21得票数 10
回答已采纳
将pandas DataFrame写入gzip压缩的CSV会将时间戳添加到归档中： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1]})
df.to_csv('df.csv.gz', compression='gzip')
# Timestamp is the large number per https://unix.stackexchange.com/a/79546/88807.
!<df.csv.gz dd bs=4 skip=1 count=1 | od -t d4
# 1+0 rec
浏览 13提问于2019-01-09得票数 0
回答已采纳
我刚刚成功地完成了一个tf.keras顺序模型的训练，并编写了一个单独的"Flask“脚本，将保存的模型加载到我上传到Heroku的应用程序中。一切都成功了。但是，当我在玩的时候，我意识到对于我的需求，我只需要导入Flask，从flask以及pandas，numpy和tensorflow.python.keras.models导入load_model的请求： from tensorflow.python.keras.models import load_model
from flask import Flask, request
import pandas as pd
import
浏览 237提问于2019-03-12得票数 0
回答已采纳
如何在Swift中将protobuf (在我的例子中，我将它们用于gRPC)序列化为字节数组？
浏览 1提问于2016-06-23得票数 0
回答已采纳
在执行代码时出现错误。我有一个数据存储实体，它具有类型为Date的属性。存储在特定行的实体中的示例日期属性值是2016-01-03 (19:00:00.000)
我正在执行的代码是根据大于2016-01-01的日期过滤实体值。知道代码有什么问题吗？
误差
ValueError: Unknown protobuf attr type <type 'datetime.date'>
码
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from google.cloud import
浏览 1提问于2017-08-17得票数 0
2回答
我想了解如何在进程之间或网络之间传输C++类的内容。
我正在阅读Google Protobuf教程：
似乎您必须创建一个抽象的、非C++接口来表示您的类：
syntax = "proto2";
package tutorial;
message Person {
optional string name = 1;
optional int32 id = 2;
optional string email = 3;
enum PhoneType {
MOBILE = 0;
HOME = 1;
WORK = 2;
}
}
但是，我更
浏览 4提问于2021-04-29得票数 1
回答已采纳
我正在考虑将当前基于WCF的应用程序迁移到protobuf-net.Grpc。这似乎是可行的，但是，如果不包含具有ProtoInclude属性的所有派生类，则无法使(DTO类)基类的protobuf序列化属性。
简化的类层次结构：
[DataContract]
public abstract class DtoBase
{
[DataMember(Order = 1)]
public int Id { get;set; }
[DataMember(Order = 2)]
public int Version { get;set; }
[DataMemb
浏览 0提问于2019-08-03得票数 3
回答已采纳
3回答
序列化数据太大
、、
我序列化每个播放器服务器端的数据，它的大小约为128kb。我序列化了一个255,255的布尔数组，这是映射必须的，当我听说gzip实际上会增加大小时，我可以使用什么替代方法？
我听说过protobuf-net，但它没有文档记录，互联网上也没有这样的例子。
浏览 3提问于2012-10-22得票数 1
回答已采纳
我对数据库很陌生。如何使用flask_sqlalchmey从sqlite数据库中删除pandas数据帧 我使用df.to_sql向数据库添加了一个数据帧。但是我该如何删除它呢？ from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///site.db'
db = SQLAlchemy(app)
df =
浏览 17提问于2019-06-15得票数 0
回答已采纳
我没有广泛地与Protobufs合作，但最近被要求这么做。
在本地安装上安装Protobuf编译器是相当繁重的。我应该使用Protobuf来序列化和反序列化服务器上的消息。为了简单起见，Flask。
这不意味着我必须在服务器上安装这个吗？
好像很重不是吗？当我想要做的只是序列化和反序列化消息的时候？
顺便说一下，我听说我不需要在生产中包括编译器.但这又如何运作呢？
浏览 0提问于2019-08-07得票数 2
回答已采纳
错误如下所示
soup2=BeautifulSoup(marks.content,'html.parser')
markstable=soup2.find('table')
return {'marksheet':markstable}
编写上述部分代码，在marstable变量中，它具有从网站的废弃内容中提取的html markuptag。我将它直接返回到客户端接收它的端点。
这是错误的发送方式吗？我应该怎么发送它呢？我正在使用flask和flask_restful制作rest api
浏览 2提问于2016-12-25得票数 1
我使用的是烧瓶-restful。当我将debug=True更改为debug=False时，不会以json格式接收数据。以下是示例代码：
from flask import Flask, jsonify, Response
from flask_restful import Resource, Api
import json
app = Flask(__name__)
# Create the API
api = Api(app)
@app.route('/')
def index():
return "HELLO WORLD"
class te
浏览 1提问于2019-05-01得票数 1
3回答
我知道，通过将compression='gzip'参数传递给pd.to_csv()，我可以将DataFrame保存到压缩的CSV文件中。
my_df.to_csv('my_file_name.csv', compression='gzip')
我还知道，如果我想将DataFrame附加到现有CSV文件的末尾，我可以使用mode='a'，如下所示
my_df.to_csv('my_file_name.csv', mode='a', index=False)
但是，如果我想在压缩的CSV文件的末尾追加一
浏览 10提问于2016-07-29得票数 14
我正在使用Flask-RESTful，并希望通过将自定义HTTP头添加到我的响应中来处理某些错误。有没有一种标准的Flask或Flask-RESTful方式来做到这一点？
浏览 0提问于2016-06-28得票数 1
1回答
一个简单的restful的文档示例是：
from flask import Flask, request
from flask_restful import Resource, Api
app = Flask(__name__)
api = Api(app)
todos = {}
class TodoSimple(Resource):
def get(self, todo_id):
return {todo_id: todos[todo_id]}
def put(self, todo_id):
todos[todo_id] = request.f
浏览 0提问于2019-07-07得票数 0
1回答
我正在编写一个在AzureML中使用的python脚本。我的数据集非常大。我有一个数据集，其中的列名为ID(int)和DataType(text)。我希望将这些值连接在一起，只有一列包含由逗号分隔的ID和DataType文本。
当我这样做时，我如何避免得到一个错误。我的代码中有没有什么错误？
当我运行这段代码时，我得到以下错误：
Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information:
---------- Start o
浏览 0提问于2016-02-04得票数 1
1回答
我试图做一个twitter情绪分析，我的数据集是几个.csv.gzip文件。这就是我所做的，把它们转换成一个数据帧。
(我正在使用google，如果这与错误、文件名或其他相关)
apr_files = [file[9:] for file in csv_collection if re.search(r"04+", file)]
apr_files
输出：
['0428_UkraineCombinedTweetsDeduped.csv.gzip',
'0430_UkraineCombinedTweetsDeduped.csv.gzip&
浏览 6提问于2022-07-28得票数 0
我.我用的是烧瓶。我试图响应来自s3的json对象的gz文件的get请求，但不知道如何发送gz文件。
class report_download(Resource):
def get(self,report_name):
conn = boto.connect_s3(AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY)
bucket = conn.get_bucket(bucketname)
key = Key(bucket, report_name)
key.get_contents_t
浏览 2提问于2016-05-25得票数 0
回答已采纳
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