如何使用 FastAPI 返回 JSON 格式的 csv 文件/Pandas DataFrame？

我有一个 .csv 文件，我想在 FastAPI 应用程序中渲染。我只设法以 JSON 格式呈现 .csv 文件，如下所示：

def transform_question_format(csv_file_name):

    json_file_name = f"{csv_file_name[:-4]}.json"

    # transforms the csv file into json file
    pd.read_csv(csv_file_name ,sep=",").to_json(json_file_name)

    with open(json_file_name, "r") as f:
        json_data = json.load(f)

    return json_data

@app.get("/questions")
def load_questions():

    question_json = transform_question_format(question_csv_filename)

    return question_json

当我尝试直接返回 pd.read_csv(csv_file_name ,sep=",").to_json(json_file_name) 时，它可以工作，因为它返回一个字符串。

我应该如何继续？ 我相信这不是一个好方法。

你现在的做法是先将 CSV 文件转换成 JSON 文件，然后再读取这个 JSON 文件并返回。这确实不是一个高效的方法。

更好的做法是直接在内存中处理数据，然后返回 JSON 格式的响应。

以下是使用 FastAPI 返回 JSON 格式的 CSV 文件/Pandas DataFrame 的两种方法：

方法一：使用 pandas.DataFrame.to_json() 方法

from fastapi import FastAPI
import pandas as pd

app = FastAPI()

@app.get("/questions")
def load_questions():
    df = pd.read_csv("questions.csv")
    # 返回 JSON 格式的 DataFrame，使用 'records' 方式序列化
    return df.to_json(orient="records")

这个方法直接读取 CSV 文件到 DataFrame，然后使用 to_json(orient="records") 方法将其转换为 JSON 格式的字符串，并直接返回。 orient="records" 参数确保返回的数据格式是列表，其中每个元素代表 DataFrame 中的一行数据。

方法二：使用 jsonable_encoder 函数

from fastapi import FastAPI
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
import pandas as pd

app = FastAPI()

@app.get("/questions")
def load_questions():
    df = pd.read_csv("questions.csv")
    # 将 DataFrame 转换为字典列表
    data = df.to_dict(orient="records")
    # 使用 jsonable_encoder 确保数据可以被 JSON 序列化
    return jsonable_encoder(data)

这个方法先将 DataFrame 转换为字典列表，然后使用 FastAPI 提供的 jsonable_encoder 函数确保数据可以被 JSON 序列化，最后返回 JSON 响应。

两种方法都可以实现将 CSV 文件/Pandas DataFrame 以 JSON 格式返回。方法一更加简洁，而方法二更加灵活，可以处理更复杂的数据结构。

一些建议:

• 为了提高效率，可以考虑将 CSV 文件的内容缓存到内存中，避免每次请求都读取文件。
• 可以使用 FastAPI 的依赖注入功能来简化代码结构。
• 可以使用 Pydantic 模型来定义数据结构，并进行数据校验。

希望这些信息能帮到你！