Python后端flask框架接收zip压缩包方法

一、用base64编码发送，以及接收

import base64
import io
import zipfile
from flask import request, jsonifydef unzip_and_find_png(zip_data):# 使用 BytesIO 在内存中处理 zip 数据with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(zip_data), 'r') as zip_ref:extracted_paths = []for file_name in zip_ref.namelist():if file_name.lower().endswith('.png'):  # 只提取 PNG 文件# 保存文件内容到内存中或其他处理逻辑extracted_paths.append(file_name)return [e-mail]('/upload_zip', methods=['POST'])
def upload_zip():# 从请求数据中获取 Base64 格式的 zip 文件encoded_zip = request.json.get('imagesZipBase64', '')if encoded_zip == '':res = {"ret": 1, "msg": "No valid images zip's Base64 data", "labels": []}return jsonify(res), 200try:# 解码 Base64 数据为字节数据zip_data = base64.b64decode(encoded_zip)# 解压并查找 PNG 文件image_paths = unzip_and_find_png(zip_data)if len(image_paths) == 0:res = {"ret": 1, "msg": "No valid images in zip", "labels": []}return jsonify(res), 200# 返回找到的 PNG 文件路径列表res = {"ret": 0, "msg": "Images found", "labels": image_paths}return jsonify(res), 200except Exception as e:res = {"ret": 1, "msg": f"Error processing zip file: {str(e)}", "labels": []}return jsonify(res), 200

• 模拟发送

import base64
import requestsdef zip_to_base64(zip_path):"""读取本地 zip 文件并将其转换为 Base64 编码的字符串。:param zip_path: str, 本地 zip 文件路径:return: str, Base64 编码的字符串"""try:with open(zip_path, 'rb') as file:zip_data = file.read()base64_encoded = base64.b64encode(zip_data).decode('utf-8')  # 转换为 Base64 并解码为字符串return base64_encodedexcept Exception as e:print(f"Error reading zip file: {e}")return Nonedef send_base64_to_api(base64_data, api_url):"""将 Base64 编码的 zip 数据发送到指定 API。:param base64_data: str, Base64 编码的 zip 数据:param api_url: str, API 的地址:return: Response, 请求返回的响应"""payload = {"imagesZipBase64": base64_data  # API 要求的字段名}try:headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)return responseexcept Exception as e:print(f"Error sending request to API: {e}")return Noneif __name__ == "__main__":# 本地 zip 文件路径zip_file_path = "example.zip"# 将 zip 文件转换为 Base64base64_encoded_zip = zip_to_base64(zip_file_path)if not base64_encoded_zip:print("Failed to encode zip file to Base64.")exit()# 目标 API 地址api_endpoint = "http://localhost:5000/get_multi_labels"  # 替换为实际 API 地址# 发送请求response = send_base64_to_api(base64_encoded_zip, api_endpoint)if response is not None:print(f"API Response Status: {response.status_code}")print(f"API Response Data: {response.json()}")else:print("Failed to send data to API.")

二、其他方法

1. 使用 HTTP multipart/form-data 上传 -- 推荐

这是最常见的方法，适合中等大小的文件（如几十 MB）。其他后端通过 HTTP POST 请求将文件作为表单数据发送到 Flask。

Flask 后端代码：

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)# 配置最大上传文件大小（如 500 MB）
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 500 * 1024 * 1024  # 500 [e-mail]('/upload_zip', methods=['POST'])
def upload_zip():# 检查是否包含文件if 'file' not in request.files:return jsonify({"ret": 1, "msg": "No file uploaded"})zip_file = request.files['file']# 检查文件是否有效if zip_file.filename == '':return jsonify({"ret": 1, "msg": "Empty filename"})# 保存文件到本地save_path = f"./uploads/{zip_file.filename}"zip_file.save(save_path)return jsonify({"ret": 0, "msg": f"File '{zip_file.filename}' uploaded successfully", "path": save_path})if __name__ == "__main__":app.run(debug=True)

其他后端代码示例（Python Requests）：

import requests
file_path = "large_file.zip"  # 本地文件路径
url = "http://flask-server-address/upload_zip"
with open(file_path, 'rb') as f:response = requests.post(url, files={'file': f})
print(f"Response: {response.status_code}, Data: {response.json()}")

特点：

• 优点：实现简单，支持多语言，适合中小型文件传输。

• 缺点：对于超大文件（>500 MB），容易造成内存和带宽压力。

2. 使用流式传输（Chunked Transfer Encoding）

对于超大文件，流式传输是更优的选择。其他后端将文件逐块读取并发送，Flask 后端逐块接收并处理。

Flask 后端代码：

from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(
__name__
)
@app.route('/upload_large_zip', methods=['POST'])
def upload_large_zip():try:save_path = "./uploads/large_file.zip"with open(save_path, 'wb') as f:# 按块读取请求数据并写入文件for chunk in request.stream:f.write(chunk)return jsonify({"ret": 0, "msg": "File uploaded successfully", "path": save_path})except Exception as e:return jsonify({"ret": 1, "msg": f"Error: {str(e)}"})
if 
name== "
__main__
":app.run(debug=True)

其他后端代码示例（Python Requests）：

import requests
file_path = "large_file.zip"
url = "http://flask-server-address/upload_large_zip"
def file_chunk_reader(file_path, chunk_size=1024 * 1024):  # 1 MBwith open(file_path, 'rb') as f:while chunk := f.read(chunk_size):yield chunk
response = requests.post(url, data=file_chunk_reader(file_path))
print(f"Response: {response.status_code}, Data: {response.json()}")

特点：

• 优点：

  • 内存占用低。

  • 可处理超大文件（如 >1 GB）。

• 缺点：

  • 需要其他后端支持流式上传。

3. 使用文件存储服务（如 S3、OSS）作为中间媒介

如果文件非常大且需要高效传输，可以通过云存储服务作为中转。其他后端将文件上传到云存储，Flask 后端只需下载即可。

流程：

1. 其他后端将 .zip 文件上传到 S3、OSS 或其他文件存储服务。

2. 上传完成后，通知 Flask 后端文件的下载 URL。

3. Flask 后端通过 URL 下载文件进行处理。

Flask 后端代码：

import requests
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(
__name__
)
@app.route('/fetch_file', methods=['POST'])
def fetch_file():data = request.get_json()file_url = data.get('file_url')if not file_url:return jsonify({"ret": 1, "msg": "No file URL provided"})save_path = "./uploads/remote_file.zip"try:response = requests.get(file_url, stream=True)response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功with open(save_path, 'wb') as f:for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):  # 1 MBf.write(chunk)return jsonify({"ret": 0, "msg": "File fetched successfully", "path": save_path})except Exception as e:return jsonify({"ret": 1, "msg": f"Error fetching file: {str(e)}"})
if 
name== "
__main__
":app.run(debug=True)

特点：

• 优点：

  • 避免直接传输大文件，节省带宽。

  • 利用云存储服务的高效上传下载能力。

• 缺点：

  • 需要配置云存储服务权限和 URL 签名。

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4. 使用 WebSocket 或 TCP 直接传输

如果需要更低延迟和更高效的传输，可以考虑使用 WebSocket 或 TCP 传输协议。此方法适合实时性高、带宽充足的场景。

WebSocket 示例（后端使用 Flask-SocketIO）：

from flask import Flask
from flask_socketio import SocketIO
app = Flask(
__name__
)
socketio = SocketIO(app)
@socketio.on('upload_chunk')
def handle_upload_chunk(data):# 每次收到一个文件块时处理chunk = data.get('chunk')with open("./uploads/large_file.zip", 'ab') as f:f.write(chunk)
if 
name== "
__main__
":socketio.run(app, debug=True)

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选择方案的建议：

文件大小	推荐方案
小文件（<50 MB）	使用 HTTP multipart/form-data 上传
中等文件（50-500 MB）	使用流式传输
大文件（>500 MB）	使用文件存储服务（如 S3/OSS），或者流式传输
实时数据	使用 WebSocket 或 TCP

根据文件大小和后端需求选择合适的方案，同时要考虑文件存储路径、权限管理以及网络稳定性等因素。