大きなファイル (≥3GB) を FastAPI バックエンドにアップロードする方法?
FastAPI は、ファイルの一部を取得することで 1MB を超えるファイルを処理できますリクエスト本文から一度に。この方法では、ファイル全体をメモリにロードする必要がなくなります。これは、大きなファイルを扱う場合に推奨されます。
クライアント側リクエスト:
m = MultipartEncoder(fields = {"upload_file":open(file_name,'rb')}) prefix = "http://xxx:5000" url = "{}/v1/uploadfiles".format(prefix) try: req = requests.post( url, data=m, verify=False, )
サーバー側の応答:
HTTP 422 {"detail":[{"loc":["body","upload_file"],"msg":"field required","type":"value_error.missing"}]}
理由エラーの場合:
このエラーは、クライアント側のリクエストで Content-Type ヘッダーが省略されているために発生します。 FastAPI は、ファイルをアップロードするときにクライアントがマルチパート/フォームデータ リクエストを送信することを期待します。 Content-Type ヘッダーがないと、FastAPI はリクエスト本文を正しく解析できません。
解決策 1 (推奨): ストリーミング ファイル アップロードとチャンク エンコードされたリクエストの使用
HTTPX ライブラリデフォルトでストリーミング ファイル アップロードをサポートしているため、ファイルを完全にロードせずに送信できます。
例:
import httpx import time url = 'http://127.0.0.1:8000/upload' files = {'file': open('bigFile.zip', 'rb')} headers = {'Filename': 'bigFile.zip'} data = {'data': 'Hello World!'} with httpx.Client() as client: start = time.time() r = client.post(url, data=data, files=files, headers=headers) end = time.time() print(f'Time elapsed: {end - start}s') print(r.status_code, r.json(), sep=' ')
解決策 2:streaming_form_data ライブラリを使用する
このライブラリはストリーミング マルチパート/フォームを提供します-Python 用のデータ パーサー。リクエスト全体を完全にロードせずにマルチパート/フォームデータ リクエストを解析できます。ボディをメモリに保存します。
例:
from streaming_form_data import StreamingFormDataParser from streaming_form_data.targets import FileTarget, ValueTarget app = FastAPI() MAX_REQUEST_BODY_SIZE = 1024 * 1024 * 1024 * 4 # = 4GB MAX_FILE_SIZE = 1024 * 1024 * 1024 * 3 # = 3GB @app.post('/upload') async def upload(request: Request): parser = StreamingFormDataParser(headers=request.headers) filename = request.headers.get('Filename') file_ = FileTarget('./' + filename) data = ValueTarget() parser.register('file', file_) parser.register('data', data) body_validator = MaxBodySizeValidator(MAX_REQUEST_BODY_SIZE) file_validator = MaxSizeValidator(MAX_FILE_SIZE) async for chunk in request.stream(): body_validator(chunk) parser.data_received(chunk)
以上が大きなファイル (3 GB 以上) を FastAPI バックエンドに効果的にアップロードするにはどうすればよいですか?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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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