


Warum ist mein FastAPI-Datei-Upload immer leer und wie kann ich das beheben?
Wie lade ich eine Datei mit FastAPI hoch?
Problem:
Beim Versuch, eine Datei mit FastAPI hochzuladen, gemäß In der offiziellen Dokumentation ist die Variable file2store durchweg leer. Es kommt selten vor, dass Dateibytes erfolgreich abgerufen werden, aber das ist ungewöhnlich.
Lösung:
1. Installieren Sie Python-Multipart:
Um das Hochladen von Dateien zu ermöglichen, die als „Formulardaten“ übertragen werden, installieren Sie Python-Multipart, falls Sie dies noch nicht getan haben:
pip install python-multipart
2. Verwenden Sie das .file-Attribut für das Hochladen einer einzelnen Datei:
Verwenden Sie das .file-Attribut des UploadFile-Objekts, um die eigentliche Python-Datei (d. h. SpooledTemporaryFile) zu erhalten. Dadurch können Sie Methoden wie .read() und .close() aufrufen.
Beispiel:
from fastapi import File, UploadFile @app.post("/upload") def upload(file: UploadFile = File(...)): try: contents = file.file.read() with open(file.filename, 'wb') as f: f.write(contents) except Exception: return {"message": "Error uploading file."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}
3. Große Dateien verarbeiten:
Verwenden Sie Blöcke, wenn die Datei das Speicherlimit von 1 MB überschreitet. Passen Sie die Stückgröße nach Bedarf an.
4. Asynchrones Lesen/Schreiben:
Wenn Ihr Endpunkt eine asynchrone Definition erfordert, verwenden Sie asynchrone Methoden zum Lesen und Schreiben des Dateiinhalts.
5. Mehrere Dateien hochladen:
@app.post("/upload") def upload(files: List[UploadFile] = File(...)): for file in files: try: contents = file.file.read() with open(file.filename, 'wb') as f: f.write(contents) except Exception: return {"message": "Error uploading file(s)."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {[file.filename for file in files]}."}
6. Beispiel für ein HTML-Formular:
Ein Beispiel-HTML-Formular zum Hochladen von Dateien finden Sie unter dem bereitgestellten Link.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist mein FastAPI-Datei-Upload immer leer und wie kann ich das beheben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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