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Warum ist UploadFile von FastAPI manchmal langsamer als Flask?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-11-05 15:51:02285Durchsuche

Why is FastAPI's UploadFile Sometimes Slower Than Flask?

FastAPI UploadFile-Leistung im Vergleich zu Flask

UploadFile-Leistung in FastAPI kann aufgrund von Unterschieden in der Datenverarbeitung langsamer sein als in Flask. UploadFile von FastAPI verwendet asynchrone Methoden, die bei nicht effizienter Handhabung zu Engpässen führen können, während Flask synchrone Methoden verwendet.

Aus diesem Grund kann UploadFile von FastAPI langsamer sein:

  • Blockierende E/A:Standardmäßig verwenden die UploadFile-Methoden von FastAPI blockierende E/A-Vorgänge, die den Hauptthread behindern und die API verlangsamen können.
  • Daten-Chunking: Starlette (das zugrunde liegende Framework für FastAPI) verwendet eine SpooledTemporaryFile mit einer standardmäßigen max_size von 1 MB. Sobald die Daten diese Größe überschreiten, werden sie in eine temporäre Datei auf der Festplatte geschrieben, was einen weiteren E/A-Overhead verursacht.

Best Practices für effiziente Datei-Uploads in FastAPI:

Asynchrones Dateischreiben mit aiofiles

Verwenden Sie asynchrones Dateischreiben mit der aiofiles-Bibliothek, um Dateien auf nicht blockierende Weise zu schreiben. Dieser Ansatz verbessert die Leistung, insbesondere bei großen Dateien.

Lesen der Datei in Blöcken

Erwägen Sie, die Datei in Blöcken einer bestimmten Größe zu lesen, um zu vermeiden, dass die gesamte Datei in den Speicher geladen wird. Dies verhindert Speicherprobleme und verbessert die Leistung beim Hochladen großer Dateien.

Verwendung von run_in_threadpool()

Um ein Blockieren des Hauptthreads zu vermeiden, verwenden Sie die run_in_threadpool()-Funktion von FastAPI, um blockierende E/A-Vorgänge in einem auszuführen separater Thread. Dies gewährleistet eine nicht blockierende Ausführung dateibezogener Aufgaben.

Direkter Zugriff auf den Anforderungstext als Stream

In Fällen, in denen die Dateispeicherung auf dem Server nicht erforderlich ist, greifen Sie direkt als Stream auf den Anforderungstext zu Stream mit request.stream(). Diese Methode ermöglicht eine effiziente Dateiverwaltung, ohne dass unnötiger E/A-Overhead entsteht.

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