使用Django怎么对gzip数据流进行处理

这期内容当中小编将会给大家带来有关使用Django怎么对gzip数据流进行处理，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

class XXDataPushView(APIView):   """   接收xx数据推送   """	# ...   @white_list_required   def post(self, request, **kwargs):     req_data = request.data or {}	# ...

但随后，发现每日数据并没有任何变化，质问供应商是否没有做推送，在忽悠我们。然后对方给的答复是，他们推送的是gzip压缩的数据流，接收端需要主动进行解压。此前从没有处理过这种压缩的数据，对方具体如何做的推送对我来说也是一个黑盒。

因此，我要求对方给一个推送的简单示例，没想到对方不讲武德，仍过来一段没法单独运行的java代码：

private byte[] compress(JSONObject body) {   try {     ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();     GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(out);     gzip.write(body.toString().getBytes());     gzip.close();     return out.toByteArray();   } catch (Exception e) {     logger.error("Compress data failed with error: " + e.getMessage()).commit();   }   return JSON.toJSONString(body).getBytes(); } public void post(JSONObject body, String url, FutureCallback<HttpResponse> callback) {   RequestBuilder requestBuilder = RequestBuilder.post(url);   requestBuilder.addHeader("Content-Type", "application/json; charset=UTF-8");   requestBuilder.addHeader("Content-Encoding", "gzip");   byte[] compressData = compress(body);   int timeout = (int) Math.max(((float)compressData.length) / 5000000, 5000);   RequestConfig.Builder requestConfigBuilder = RequestConfig.custom();   requestConfigBuilder.setSocketTimeout(timeout).setConnectTimeout(timeout);   requestBuilder.setEntity(new ByteArrayEntity(compressData));   requestBuilder.setConfig(requestConfigBuilder.build());   excuteRequest(requestBuilder, callback); } private void excuteRequest(RequestBuilder requestBuilder, FutureCallback<HttpResponse> callback) {   HttpUriRequest request = requestBuilder.build();   httpClient.execute(request, new FutureCallback<HttpResponse>() {     @Override     public void completed(HttpResponse httpResponse) {       try {         int responseCode = httpResponse.getStatusLine().getStatusCode();         if (callback != null) {           if (responseCode == 200) {             callback.completed(httpResponse);           } else {             callback.failed(new Exception("Status code is not 200"));           }         }       } catch (Exception e) {         logger.error("Get error on " + requestBuilder.getMethod() + " " + requestBuilder.getUri() + ": " + e.getMessage()).commit();         if (callback != null) {           callback.failed(e);         }       }       EntityUtils.consumeQuietly(httpResponse.getEntity());     }     @Override     public void failed(Exception e) {       logger.error("Get error on " + requestBuilder.getMethod() + " " + requestBuilder.getUri() + ": " + e.getMessage()).commit();       if (callback != null) {         callback.failed(e);       }     }     @Override     public void cancelled() {       logger.error("Request cancelled on " + requestBuilder.getMethod() + " " + requestBuilder.getUri()).commit();       if (callback != null) {         callback.cancelled();       }     }   }); }

从上述代码可以看出，对方将json数据压缩为了gzip数据流stream。于是搜索django的文档，只有这段关于gzip处理的装饰器描述:

django.views.decorators.gzip 里的装饰器控制基于每个视图的内容压缩。

• gzip_page()

如果浏览器允许 gzip 压缩，那么这个装饰器将压缩内容。它相应的设置了 Vary 头部，这样缓存将基于 Accept-Encoding 头进行存储。

但是，这个装饰器只是压缩请求响应至浏览器的内容，我们目前的需求是解压缩接收的数据。这不是我们想要的。

幸运的是，在flask中有一个扩展叫flask-inflate，安装了此扩展会自动对请求来的数据做解压操作。查看该扩展的具体代码处理：

# flask_inflate.py import gzip from flask import request GZIP_CONTENT_ENCODING = 'gzip' class Inflate(object):   def __init__(self, app=None):     if app is not None:       self.init_app(app)   @staticmethod   def init_app(app):     app.before_request(_inflate_gzipped_content) def inflate(func):   """   A decorator to inflate content of a single view function   """   def wrapper(*args, **kwargs):     _inflate_gzipped_content()     return func(*args, **kwargs)   return wrapper def _inflate_gzipped_content():   content_encoding = getattr(request, 'content_encoding', None)   if content_encoding != GZIP_CONTENT_ENCODING:     return   # We don't want to read the whole stream at this point.   # Setting request.environ['wsgi.input'] to the gzipped stream is also not an option because   # when the request is not chunked, flask's get_data will return a limited stream containing the gzip stream   # and will limit the gzip stream to the compressed length. This is not good, as we want to read the   # uncompressed stream, which is obviously longer.   request.stream = gzip.GzipFile(fileobj=request.stream)

上述代码的核心是:

 request.stream = gzip.GzipFile(fileobj=request.stream)

于是，在django中可以如下处理：

class XXDataPushView(APIView):   """   接收xx数据推送   """	# ...   @white_list_required   def post(self, request, **kwargs):     content_encoding = request.META.get("HTTP_CONTENT_ENCODING", "")     if content_encoding != "gzip":       req_data = request.data or {}     else:       gzip_f = gzip.GzipFile(fileobj=request.stream)       data = gzip_f.read().decode(encoding="utf-8")       req_data = json.loads(data)     # ... handle req_data

ok, 问题完美解决。还可以用如下方式测试请求：

import gzip import requests import json data = {} data = json.dumps(data).encode("utf-8") data = gzip.compress(data) resp = requests.post("http://localhost:8760/push_data/",data=data,headers={"Content-Encoding": "gzip", "Content-Type":"application/json;charset=utf-8"}) print(resp.json())

上述就是小编为大家分享的使用Django怎么对gzip数据流进行处理了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。