如何使用POST
方法发送 pandas DataFrame?
例如,下面的拥抱服务器侦听POST
请求并使用腌制的 pandas DataFrame 进行响应:
import hug
import pickle
import traceback
import pandas as pd
@hug.post()
def call(pickle_dump):
print(type(pickle_dump))
try:
df = pickle.loads(pickle_dump)
return pickle.dumps(df.iloc[0])
except:
print(traceback.format_exc())
return pickle.dumps(pd.DataFrame())
当提出以下POST
请求时:
import requests
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(10,20))
r = requests.post('http://localhost:8000/call', data = {'pickle_dump':pickle.dumps(df)})
pickle.loads(r.text)
服务器返回此回溯:
<class 'str'>
Traceback (most recent call last):
File "post.py", line 9, in call
df = pickle.loads(pickle_dump)
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
127.0.0.1 - - [23/Jul/2018 17:12:12] "POST /call HTTP/1.1" 200 10
同样,客户端返回:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-292-956952cbfca9> in <module>()
5 r = requests.post('http://localhost:8000/call', data = {'pickle_dump':pickle.dumps(df)})
6
----> 7 pickle.loads(r.text)
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'
这似乎与将字节对象发送到hug
api时,字节通过以下方式转换为str的事实有关:
例如在客户端pickle.dumps(b'test')
返回b'\x80\x03C\x04testq\x00.'
。当它在拥抱服务器中被接收到时,它就变成了str('\x80\x03C\x04testq\x00.')
(missing b
)。可以使用 将对象解码回其原始形式pickle.loads('\x80\x03C\x04testq\x00.'.encode()[1:])
。
在 DataFrame 上应用上述过程会产生UnpicklingError
:
> pickle.dumps(pd.DataFrame())
b'\x80\x03cpandas.core.frame\nDataFrame\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\t\x00\x00\x00_metadataq\x03]q\x04X\x04\x00\x00\x00_typq\x05X\t\x00\x00\x00dataframeq\x06X\x05\x00\x00\x00_dataq\x07cpandas.core.internals\nBlockManager\nq\x08)\x81q\t(]q\n(cpandas.core.indexes.base\n_new_Index\nq\x0bcpandas.core.indexes.base\nIndex\nq\x0c}q\r(X\x04\x00\x00\x00nameq\x0eNX\x04\x00\x00\x00dataq\x0fcnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x10cnumpy\nndarray\nq\x11K\x00\x85q\x12C\x01bq\x13\x87q\x14Rq\x15(K\x01K\x00\x85q\x16cnumpy\ndtype\nq\x17X\x02\x00\x00\x00O8q\x18K\x00K\x01\x87q\x19Rq\x1a(K\x03X\x01\x00\x00\x00|q\x1bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK?tq\x1cb\x89]q\x1dtq\x1ebu\x86q\x1fRq h\x0bh\x0c}q!(h\x0eNh\x0fh\x10h\x11K\x00\x85q"h\x13\x87q#Rq$(K\x01K\x00\x85q%h\x1a\x89]q&tq\'bu\x86q(Rq)e]q*]q+}q,X\x06\x00\x00\x000.14.1q-}q.(X\x06\x00\x00\x00blocksq/]q0X\x04\x00\x00\x00axesq1h\nustq2bub.'
反转泡菜
pickle.loads('\x80\x03cpandas.core.frame\nDataFrame\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\t\x00\x00\x00_metadataq\x03]q\x04X\x04\x00\x00\x00_typq\x05X\t\x00\x00\x00dataframeq\x06X\x05\x00\x00\x00_dataq\x07cpandas.core.internals\nBlockManager\nq\x08)\x81q\t(]q\n(cpandas.core.indexes.base\n_new_Index\nq\x0bcpandas.core.indexes.base\nIndex\nq\x0c}q\r(X\x04\x00\x00\x00nameq\x0eNX\x04\x00\x00\x00dataq\x0fcnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x10cnumpy\nndarray\nq\x11K\x00\x85q\x12C\x01bq\x13\x87q\x14Rq\x15(K\x01K\x00\x85q\x16cnumpy\ndtype\nq\x17X\x02\x00\x00\x00O8q\x18K\x00K\x01\x87q\x19Rq\x1a(K\x03X\x01\x00\x00\x00|q\x1bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK?tq\x1cb\x89]q\x1dtq\x1ebu\x86q\x1fRq h\x0bh\x0c}q!(h\x0eNh\x0fh\x10h\x11K\x00\x85q"h\x13\x87q#Rq$(K\x01K\x00\x85q%h\x1a\x89]q&tq\'bu\x86q(Rq)e]q*]q+}q,X\x06\x00\x00\x000.14.1q-}q.(X\x06\x00\x00\x00blocksq/]q0X\x04\x00\x00\x00axesq1h\nustq2bub.'.encode()[1:])
结果是:
---------------------------------------------------------------------------
UnpicklingError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-314-7082d60a5569> in <module>()
----> 1 pickle.loads('\x80\x03cpandas.core.frame\nDataFrame\nq\x00)\x81q\x01}q\x02(X\t\x00\x00\x00_metadataq\x03]q\x04X\x04\x00\x00\x00_typq\x05X\t\x00\x00\x00dataframeq\x06X\x05\x00\x00\x00_dataq\x07cpandas.core.internals\nBlockManager\nq\x08)\x81q\t(]q\n(cpandas.core.indexes.base\n_new_Index\nq\x0bcpandas.core.indexes.base\nIndex\nq\x0c}q\r(X\x04\x00\x00\x00nameq\x0eNX\x04\x00\x00\x00dataq\x0fcnumpy.core.multiarray\n_reconstruct\nq\x10cnumpy\nndarray\nq\x11K\x00\x85q\x12C\x01bq\x13\x87q\x14Rq\x15(K\x01K\x00\x85q\x16cnumpy\ndtype\nq\x17X\x02\x00\x00\x00O8q\x18K\x00K\x01\x87q\x19Rq\x1a(K\x03X\x01\x00\x00\x00|q\x1bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK?tq\x1cb\x89]q\x1dtq\x1ebu\x86q\x1fRq h\x0bh\x0c}q!(h\x0eNh\x0fh\x10h\x11K\x00\x85q"h\x13\x87q#Rq$(K\x01K\x00\x85q%h\x1a\x89]q&tq\'bu\x86q(Rq)e]q*]q+}q,X\x06\x00\x00\x000.14.1q-}q.(X\x06\x00\x00\x00blocksq/]q0X\x04\x00\x00\x00axesq1h\nustq2bub.'.encode()[1:])
UnpicklingError:
我愿意使用任何允许我使用HTTP
请求发送和接收 pandas DataFrame 的框架。
服务器和客户端都运行在具有相同包版本的相同环境中。
如何使用HTTP
方法发送和接收 pandas DataFrame?