FastAPI の UploadFile が Flask よりも遅い場合があるのはなぜですか?

Flask と比較した FastAPI UploadFile のパフォーマンス

データ処理の違いにより、FastAPI の UploadFile のパフォーマンスは Flask よりも遅くなる可能性があります。 FastAPI の UploadFile は、効率的に処理されないとボトルネックになる可能性がある非同期メソッドを利用しますが、Flask は同期メソッドを使用します。

FastAPI の UploadFile が遅くなる理由は次のとおりです:

• ブロッキング I/O: デフォルトでは、FastAPI の UploadFile メソッドはブロッキング I/O 操作を使用します。これにより、メイン スレッドが妨げられ、API の速度が低下する可能性があります。
• データ チャンク: Starlette (FastAPI の基礎となるフレームワーク) は、デフォルトの max_size が 1MB の SpooledTemporaryFile を使用します。データがこのサイズを超えると、ディスク上の一時ファイルに書き込まれ、別のレベルの I/O オーバーヘッドが追加されます。

FastAPI での効率的なファイル アップロードのベスト プラクティス:

aiofiles を使用した非同期ファイル書き込み

aiofiles ライブラリを使用した非同期ファイル書き込みを使用して、ノンブロッキング方式でファイルを書き込みます。このアプローチにより、特に大きなファイルのパフォーマンスが向上します。

ファイルをチャンクで読み取る

ファイル全体をメモリにロードしないように、指定したサイズのチャンクでファイルを読み取ることを検討してください。これにより、メモリの問題が防止され、大きなファイルのアップロードのパフォーマンスが向上します。

run_in_threadpool() の使用

メイン スレッドのブロックを回避するには、FastAPI の run_in_threadpool() 関数を使用してブロック I/O 操作を実行します。別のスレッド。これにより、ファイル関連のタスクがブロックされずに実行されます。

リクエスト本文にストリームとして直接アクセス

サーバー上のファイル ストレージが必要ない場合は、リクエスト本文にストリームとして直接アクセスします。 request.stream() を使用してストリームを実行します。この方法により、不必要な I/O オーバーヘッドを発生させることなく、効率的なファイル処理が可能になります。

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