FastAPI UploadFile は Flask と比較して遅い
問題
FastAPI と Python リクエストを使用して 100 MB ファイルをアップロードするには約 128 秒かかり、Flask よりも大幅に時間がかかりますFlask を使用する場合は 0.5 秒かかります。
Response
アップロード時間の違いは主に、Flask と比較した FastAPI でのデータの処理方法によるものです。ファイルのアップロードを処理するとき、FastAPI は、受信リクエスト データのデフォルトの最大サイズが 1 MB の SpooledTemporaryFile を利用します。ファイル サイズが 1 MB を超えると、データはディスク上の一時ファイルに書き込まれ、アップロード プロセスが遅くなります。
考えられる解決策
1.同期ファイルの書き込み
async def キーワードの代わりに通常の def キーワードを使用してエンドポイントを定義し、ファイルを同期的に書き込みます。
2.非同期書き込み (aiofiles を使用)
async def キーワードを使用してエンドポイントを定義し、非同期ファイル書き込みには aiofiles を使用します。この方法では、ファイル操作が完了するまで待つ必要があります。
3. request.stream() の使用
request.stream() を使用して、リクエスト本文にストリームとしてアクセスします。この方法を使用すると、本体全体をメモリやディスクに保存せずにデータのチャンクを処理できるため、アップロードのパフォーマンスが向上します。
主な推奨事項
大きなファイルをアップロードするときに最適なパフォーマンスを得るには、リクエストの使用を検討してください。 .stream() メソッド。このアプローチにより、1 MB の最大サイズ制限が回避され、追加の書き込み/読み取り操作なしでデータ チャンクを直接処理できるようになります。
以上がFastAPI の UploadFile が Flask に比べて遅いのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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