json – 如何使用flask发送和接收大型numpy数组(几GB)

2023年8月19日 560次阅读

我正在创建一个在本地使用的微服务.从某些输入我每次都生成一个大矩阵.现在我使用json传输数据,但它真的很慢,成为我的应用程序的瓶颈.

这是我的客户方：

headers={'Content-Type': 'application/json'}

data = {'model': 'model_4', \
        'input': "this is my input."}

r = requests.post("http://10.0.1.6:3000/api/getFeatureMatrix", headers=headers, data=json.dumps(data))

answer = json.loads(r.text)

我的服务器是这样的：

app = Flask(__name__, static_url_path='', static_folder='public')

@app.route('/api/getFeatureMatrix', methods = ['POST'])
def get_feature_matrix():
    arguments = request.get_json()
    #processing ... generating matrix
    return jsonify(matrix=matrix.tolist())

如何发送大型矩阵？

最佳答案 最后我最终使用了

np.save(matrix_path, mat)
return send_file(matrix_path+'.npy')

在客户端,我在加载矩阵之前保存矩阵.

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