當我們要往客戶端發送大量的數據，比如一個大文件時，將它保存在內存中再一次性發到客戶端開銷很大。比較好的方式是使用流，本篇就要介紹怎么在Flask中通過流的方式來將響應內容發送給客戶端。此外，我們還會演示如何實現文件的上傳功能，以及如何獲取上傳后的文件。
響應流的生成
Flask響應流的實現原理就是通過Python的生成器，也就是大家所熟知的yield的表達式，將yield的內容直接發送到客戶端。下面就是一個簡單的實現：
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from flask import Flask, Response
app = Flask(__name__)
@app.route('/large.csv')
def generate_large_csv():
def generate():
for row in range(50000):
line = []
for col in range(500):
line.append(str(col))
if row % 1000 == 0:
print 'row: %d' % row
yield ','.join(line) + '\n'
return Response(generate(), mimetype='text/csv')
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這段代碼會生成一個5萬行100M的csv文件，每一行會通過yield表達式分別發送給客戶端。運行時你會發現文件行的生成與瀏覽器文件的下載是同時進行的，而不是文件全部生成完畢后再開始下載。這里我們用到了響應類”flask.Response”，它是”werkzeug.wrappers.Response”類的一個包裝，它的初始化方法第一個參數就是我們定義的生成器函數，第二個參數指定了響應類型。
我們將上述方法應用到模板中，如果模板的內容很大，怎么采用流的方式呢？這里我們要自己寫個流式渲染模板的方法。
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# 流式渲染模板
def stream_template(template_name, **context):
# 將app中的請求上下文內容更新至傳入的上下文對象context，
# 這樣確保請求上下文會傳入即將被渲染的模板中
app.update_template_context(context)
# 獲取Jinja2的模板對象
template = app.jinja_env.get_template(template_name)
# 獲取流式渲染模板的生成器
generator = template.stream(context)
# 啟用緩存，這樣不會每一條都發送，而是緩存滿了再發送
generator.enable_buffering(5)
return generator
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這段代碼的核心，就是通過”app.jinja_env”來訪問Jinja2的Environment對象，這個我們在Jinja2系列中有介紹，然后調用Environment對象的”get_template()”方法來獲得模板對象，再調用模板對象的”stream()”方法生成一個”StreamTemplate”的對象。這個對象實現了”__next__()”方法，可以作為一個生成器使用，如果你看了Jinja2的源碼，你會發現模板對象的”stream()”方法的實現就是使用了yield表達式，所以原理同上例一樣。另外，我們啟用了緩存”enable_buffering()”來避免客戶端發送過於頻繁，其參數的默認值就是5。
現在我們就可以在視圖方法中，采用”stream_template()”，而不是以前介紹的”render_template()”來渲染模板了：
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@app.route('/stream.html')
def render_large_template():
file = open('server.log')
return Response(stream_template('stream-view.html',
logs=file.readlines()))
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上例的代碼會將本地的”server.log”日志文件內容傳入模板，並以流的方式渲染在頁面上。
另外注意，在生成器中是無法訪問請求上下文的。不過Flask從版本0.9開始提供了”stream_with_context()”方法，它允許生成器在運行期間獲取請求上下文：
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from flask import request, stream_with_context
@app.route('/method')
def streamed_response():
def generate():
yield 'Request method is: '
yield request.method
yield '.'
return Response(stream_with_context(generate()))
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因為我們初始化Response對象時調用了”stream_with_context()”方法，所以才能在yield表達式中訪問request對象。
轉載：
1、http://www.bjhee.com/flask-ad5.html