Hochladen großer Dateien mit der Serverseite von FastAPI
Der FastAPI-Server kann das Hochladen großer Dateien mithilfe der UploadFile-Klasse verarbeiten. Hier ist ein Beispiel:
async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)): ...
Problem mit clientseitigen Anfragen
Beim Senden großer Dateien vom Client können aus folgenden Gründen Probleme auftreten:
- multipart/form-data Header: Die Anfrage des Clients sollte den Content-Type-Header als angeben multipart/form-data, gefolgt von der erforderlichen Grenzzeichenfolge. Wenn Sie jedoch keine Bibliothek zum Verarbeiten von Datei-Uploads verwenden, müssen Sie diesen Header manuell festlegen.
- MultipartEncoder-Verwendung: Stellen Sie sicher, dass der MultipartEncoder den Dateinamen einschließt, wenn er das Feld für upload_file deklariert.
- Bibliotheksempfehlungen: Verwendung veralteter Bibliotheken (z. B. request-toolbelt) für Datei-Uploads wird nicht empfohlen. Erwägen Sie stattdessen die Verwendung von Python-Anfragen oder HTTPX, da diese eine bessere Unterstützung für das Hochladen großer Dateien bieten.
Schnellere Option mit .stream()
Durch Zugriff auf die Anfrage body als Stream speichern, können Sie vermeiden, die gesamte Datei in den Speicher zu laden, was zu schnelleren Uploads führt. Dies kann mit der Methode .stream() erreicht werden. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Streaming-Form-Data-Bibliothek:
from streaming_form_data import StreamingFormDataParser from streaming_form_data.targets import FileTarget request_body = await request.stream() parser = StreamingFormDataParser(headers=request.headers) parser.register('upload_file', FileTarget(filepath)) async for chunk in request_body: parser.data_received(chunk)
Alternative Option mit UploadFile und Form
Wenn Sie lieber einen regulären Verteidigungsendpunkt verwenden möchten, sind Sie hier richtig kann Datei-Uploads wie folgt verarbeiten:
from fastapi import File, UploadFile, Form, HTTPException, status import aiofiles import os CHUNK_SIZE = 1024 * 1024 @app.post("/upload") async def upload(file: UploadFile = File(...), data: str = Form(...)): try: filepath = os.path.join('./', os.path.basename(file.filename)) async with aiofiles.open(filepath, 'wb') as f: while chunk := await file.read(CHUNK_SIZE): await f.write(chunk) except Exception: raise HTTPException(status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR, detail='There was an error uploading the file') finally: await file.close() return {"message": f"Successfuly uploaded {file.filename}"}
HTTPX-Client erhöhen Timeout
Bei Verwendung der HTTPX-Bibliothek müssen Sie möglicherweise das Timeout erhöhen, um Lese-Timeouts beim Hochladen großer Dateien zu verhindern.
timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lade ich große Dateien effizient mit FastAPI hoch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonlistsarEmplementedasdynamicArrays, Notlinkedlists.1) Sie haben incontuituousMemoryblocks, die ausgelöst werden, wobei die Auswirkungen auf die Erfüllung von Zeitungen/Deletionsbutionen, die in Verbindung gebracht wurden

PythonoffersfourmainMethodstoremoveLements Fromalist: 1) Entfernen (Wert) removesthefirstoccurceofavalue, 2) Pop (index) removesandreturnsanelementataspecifiedIndex, 3) DelstatementRemovesElementsbyIntexors und 4) clear () removesallitems

ToreSolvea "Berechtigte" FehlerwherunningAscript, folgen von THESESTEPS: 1) checkandadjustThescript'SPERMISSIONSCHMOD XMYSCRIPT.SHTOMAKEPEXEx.

ArraysArecrucialinpythonimageprozessingastheyEnableEfficienceManipulationandanalysisOfimagedata.1) ImagesAreconvertedtonumpyarrays, With GraysCaleiMageSas2DarraysandcolorimagesAsAsAsSasAsAnsAsSAs3darrays.2) arraysallowvectorizedoperationen, Enablingfast -Anhaftungen wie Brei

ARRAYSELIFICIENTIONIERTFASTERTHANLISTENFOROPERATIONSBENFITEDFROMDIRECTMEMORYACCESSANDFIXED-SZESTRUCTURES.1) Zugriffselemente: ArraysProvideConstant-TimeaccessDuetocontuousMemoryStorage.2) Iteration: ArraysLeverageCachelocityFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterFasterfaster.3) mem

ArraysArebetterForElement-wiseoperationsduetofAcalAccessandoptimizedImplementationen.1) ArrayShaveContuituousMeMoryfordirectAccess, EnhancingPerformance.2) LISTSAREFLEFLEFELTIBLEISEMEMORTUMEMORTUREDIRECTELACESS.

Mathematische Operationen des gesamten Arrays in Numpy können durch vektorisierte Operationen effizient implementiert werden. 1) Verwenden Sie einfache Operatoren wie Addition (arr 2), um Operationen in Arrays durchzuführen. 2) Numpy verwendet die zugrunde liegende C -Sprachbibliothek, die die Rechengeschwindigkeit verbessert. 3) Sie können komplexe Operationen wie Multiplikation, Abteilung und Exponenten ausführen. 4) Achten Sie auf Rundfunkoperationen, um sicherzustellen, dass die Array -Form kompatibel ist. 5) Die Verwendung von Numpy -Funktionen wie NP.SUM () kann die Leistung erheblich verbessern.

In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Einfügen von Elementen in eine Liste: 1) Mit der Methode Insert (Index, Wert) können Sie Elemente in den angegebenen Index einfügen, das Einfügen jedoch zu Beginn einer großen Liste ineffizient einfügen. 2) Fügen Sie mit der Methode des Appends (Wert) Elemente am Ende der Liste hinzu, was hocheffizient ist. Für große Listen wird empfohlen, append () zu verwenden oder die Verwendung von Deque- oder Numpy -Arrays zu verwenden, um die Leistung zu optimieren.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
