Question

从Flask下载文件时发生内存错误。文件大小约为100兆字节。我该如何解决？

烧瓶下载代码

return send_from_directory(s_trash_path, s_zip_name, mimetype='zip', as_attachment=True)

错误代码

[2018-07-21 16:11:22,328] ERROR in app: Exception on /ec-fileupload/download/select [POST]
Traceback (most recent call last):
  File "/home/venv_ec_fileupload/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1982, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "/home/venv_ec_fileupload/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1615, in full_dispatch_request
    return self.finalize_request(rv)
  File "/home/venv_ec_fileupload/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1632, in finalize_request
    response = self.process_response(response)
  File "/home/venv_ec_fileupload/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1856, in process_response
    response = handler(response)
  File "./app/__init__.py", line 170, in after_request
    s_data = resp.get_data()
  File "/home/venv_ec_fileupload/lib/python3.6/site-packages/werkzeug/wrappers.py", line 987, in get_data
    rv = b''.join(self.iter_encoded())
MemoryError

Answer 1

由于文件很大且是动态生成的，因此建议您不要使用send_from_directory()发送文件。

查看Flask流文档，了解如何流文件（发送小块数据而不是完整文件）：http://flask.pocoo.org/docs/1.0/patterns/streaming/

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')

上面的代码是有关如何使用flask流csv文件的代码段。

但是，如果文件是静态的，则Flask建议使用nginx进行部署。

Answer 2

如果您提供二进制文件，则不要遍历行，因为它基本上只包含一个“行”，这意味着您仍然将整个文件一次全部加载到RAM中。

读取大文件的唯一正确方法是通过块：

CHUNK_SIZE = 8192
def read_file_chunks(path):
    with open(path, 'rb') as fd:
        while 1:
            buf = fd.read(CHUNK_SIZE)
            if buf:
                yield buf
            else:
                break

然后可以安全地在此块读取器上调用stream_with_context，例如如果您提供视频文件：

@app.route('/videos/<name>')
def serve_video(name):
    fp = resource_path / name
    if fp.exists():
        return Response(
            stream_with_context(read_file_chunks(fp)),
            headers={
                'Content-Disposition': f'attachment; filename={name}'
            }
        )
    else:
        raise exc.NotFound()

在底层，Flask响应过程获取每个块（来自生成器read_file_chunks(fp)）并将其刷新到HTTP连接，然后再加载下一个块。刷新后，块数据不再被引用，并被垃圾回收器清除，因此不会有很多块同时留在RAM中。

烧瓶大文件下载

2 个答案: