python - 如何使用 FastAPI 上传 csv 并使用 Pandas 在内存中处理它？

Question

我正在尝试使用 FastAPI 上传一个 csv 文件，然后将其加载到 Pandas 中。

import pandas as pd
import os
import io, base64

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, Form

app = FastAPI()

@app.post('/uploadfile/')
async def create_data_file(
        experiment: str = Form(...),
        file_type: str = Form(...),
        file_id: str = Form(...),
        data_file: UploadFile = File(...),
        ):
    
    #decoded = base64.b64decode(data_file.file)
    #decoded = io.StringIO(decoded.decode('utf-8'))
    
    print(pd.read_csv(data_file.file, sep='\t'))

    return {'filename': data_file.filename, 
            'experiment':experiment, 
            'file_type': file_type, 
            'file_id': file_id}

我尝试使用 file.file内容直接或使用 base64 进行转换或 StringIO .我也试过 codec .我在示例代码中得到的错误是

AttributeError: 'SpooledTemporaryFile' object has no attribute 'readable'

Answer 1

将编码更改为最适合您的方式，我找到了以下解决方法:

from io import StringIO
 
pd.read_csv(StringIO(str(data_file.file.read(), 'utf-16')), encoding='utf-16')