REST（Representational State Transfer）接口通常用于Web服务中，它通过HTTP协议传输数据。对于大数据量的传输，以下是一些常见的策略：
1. 分块传输：
将大数据分割成多个小块，逐块传输。
每个块可以包含数据的部分或一个完整的记录。
2. 流式传输：
服务器可以一边接收数据一边处理，而不是等待整个数据集上传完毕。
适用于实时数据传输，如视频或音频流。
3. 分页传输：
如果数据量很大，可以只请求部分数据。
服务器可以返回分页的数据，客户端可以多次请求以获取全部数据。
4. 压缩数据：
在传输前对数据进行压缩，减少传输的数据量。
常见的压缩格式有GZIP、BZIP2等。
5. HTTP持久连接：
使用HTTP持久连接（HTTP/1.1的keep-alive或HTTP/2）来减少建立和关闭连接的开销。
6. 异步传输：
使用WebSockets或其他长连接技术，允许客户端和服务器之间进行双向通信，适用于实时数据传输。
7. RESTful API设计：
使用幂等性原则，确保多次请求不会引起副作用。
使用正确的HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）。
以下是一些具体的实现方法：
分块传输：
```python
def upload_in_chunks(file_path, chunk_size=10241024):
with open(file_path, 'rb') as file:
while True:
chunk = file.read(chunk_size)
if not chunk:
break
发送数据到服务器
```
流式传输：
```python
from flask import Response
def stream_large_file(file_path):
def generate():
with open(file_path, 'rb') as file:
while True:
chunk = file.read(10241024) 1MB
if not chunk:
break
yield chunk
return Response(generate(), mimetype='application/octet-stream')
```
压缩数据：
```python
import gzip
def compress_data(data):
return gzip.compress(data)
def decompress_data(data):
return gzip.decompress(data)
```
这些方法可以根据具体的需求和场景进行选择和组合。
