


Téléchargement de fichiers volumineux avec le côté serveur de FastAPI
Le serveur FastAPI peut gérer les téléchargements de fichiers volumineux à l'aide de la classe UploadFile. Voici un exemple :
async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)): ...
Problème avec les demandes côté client
Lors de l'envoi de fichiers volumineux depuis le client, des problèmes peuvent survenir pour les raisons suivantes :
- multipart/form-data Header : La demande du client doit spécifier le Content-Type en-tête sous forme de multipart/form-data, suivi de la chaîne de limite nécessaire. Cependant, si vous n'utilisez pas de bibliothèque pour gérer les téléchargements de fichiers, vous devez définir manuellement cet en-tête.
- Utilisation de MultipartEncoder : assurez-vous que MultipartEncoder inclut le nom de fichier lors de la déclaration du champ pour upload_file.
- Recommandations de bibliothèque : Utilisation de bibliothèques obsolètes (par ex., request-toolbelt) pour les téléchargements de fichiers n’est pas recommandé. Envisagez plutôt d'utiliser les requêtes Python ou HTTPX, car elles offrent une meilleure prise en charge des téléchargements de fichiers volumineux.
Option plus rapide utilisant .stream()
En accédant à la requête body sous forme de flux, vous pouvez éviter de charger l’intégralité du fichier en mémoire, ce qui accélère les téléchargements. Ceci peut être réalisé en utilisant la méthode .stream(). Voici un exemple utilisant la bibliothèque streaming-form-data :
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)
Option alternative utilisant UploadFile et Form
Si vous préférez utiliser un point de terminaison def standard, vous peut gérer les téléchargements de fichiers comme suit :
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}"}
Augmentation du client HTTPX Délai d'expiration
Lorsque vous utilisez la bibliothèque HTTPX, vous devrez peut-être augmenter le délai d'attente pour éviter les délais de lecture lors des téléchargements de fichiers volumineux.
timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pythonlistsareimpoledasdynamicarrays, notLinkedlists.1) ils sont les plus utiles.

PythonoffersfourmainMethodstoreMoElelementsfromalist: 1) retirez (valeur) supprimer la perception de la réavance, 2) la pop (index) supprimera-theredraturnsanelementAsaspecifiedIndex, 3) DelstatementRemoveselementsbyIndexor

Toresolvea "Permissiondened" Erreur lorsqu'il a fait la recherche de suivi de suivi: 1) CheckAndAdAdAstheScript'sperMissionsusingChmod xmyscript.shtomakeitexecuable.2) s'assureraScriptisloatedInaDirectorywherewheyouHavewritePerMissions, telasyourhomedirectory.

ArraysaRecrucialInpythonimage Processeing Antheyeysiable efficiect Manipulation and AnalysyOfimagedata.1) ImagesaReconvertedTonumpyarray

ArraySaRessignifancelyFasterShanlistsForperations BenereFiTFromDirectMemoryAccessSandfixed-Sizestructures.1) AccessingElements: ArraysProvideConstant-TimeAccessDuetoContiguLmemoryStorage.2) ITÉRÉ: ArrayverageCachecalityForfasteriteration.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseoperationsDuetofasterAccessSandoptimizedImplations.1) ArrayShavEcontiguSMemoryforDirectAccess, EnhancingPerformance.2) ListSaSaSlexible ButslowerDueTopotentialDynamicressizing.3)

Les opérations mathématiques de l'ensemble du tableau dans Numpy peuvent être implémentées efficacement par le biais d'opérations vectorielles. 1) Utilisez des opérateurs simples tels que l'ajout (ARR 2) pour effectuer des opérations sur les tableaux. 2) Numpy utilise la bibliothèque de langage C sous-jacente, qui améliore la vitesse informatique. 3) Vous pouvez effectuer des opérations complexes telles que la multiplication, la division et les exposants. 4) Faites attention aux opérations de diffusion pour s'assurer que la forme du tableau est compatible. 5) L'utilisation de fonctions Numpy telles que np.sum () peut améliorer considérablement les performances.

Dans Python, il existe deux méthodes principales pour insérer des éléments dans une liste: 1) en utilisant la méthode d'insertion (index, valeur), vous pouvez insérer des éléments à l'index spécifié, mais l'insertion au début d'une grande liste est inefficace; 2) En utilisant la méthode APPEND (valeur), ajoutez des éléments à la fin de la liste, ce qui est très efficace. Pour les grandes listes, il est recommandé d'utiliser APPEND () ou d'envisager d'utiliser des tableaux Deque ou Numpy pour optimiser les performances.


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