FastAPI의 서버 측을 사용하여 대용량 파일 업로드
FastAPI 서버는 UploadFile 클래스를 사용하여 대용량 파일 업로드를 처리할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)): ...
클라이언트 측 요청 문제
클라이언트에서 대용량 파일을 보낼 때 다음으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.
- multipart/form-data 헤더: 클라이언트의 요청은 Content-Type 헤더를 multipart/form-data로 지정하고 그 뒤에 필요한 경계 문자열을 지정해야 합니다. 그러나 파일 업로드를 처리하기 위해 라이브러리를 사용하지 않는 경우 이 헤더를 수동으로 설정해야 합니다.
- MultipartEncoder 사용법: upload_file에 대한 필드를 선언할 때 MultipartEncoder에 파일 이름이 포함되어 있는지 확인하세요.
- 라이브러리 권장 사항: 오래된 라이브러리 사용 (예: 요청 도구 벨트) 파일 업로드는 권장되지 않습니다. 대신 Python 요청이나 HTTPX를 사용하는 것이 좋습니다. 대용량 파일 업로드에 대한 더 나은 지원을 제공하기 때문입니다.
.stream()을 사용하는 더 빠른 옵션
요청에 액세스 본문을 스트림으로 저장하면 전체 파일을 메모리에 로드하지 않아도 되어 업로드 속도가 빨라집니다. 이는 .stream() 메소드를 사용하여 달성할 수 있습니다. 다음은 스트리밍 양식 데이터 라이브러리를 사용하는 예입니다.
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)
UploadFile 및 Form을 사용하는 대체 옵션
일반 def 엔드포인트를 사용하려는 경우 다음과 같이 파일 업로드를 처리할 수 있습니다:
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}"}
HTTPX 클라이언트 늘리기 시간 초과
HTTPX 라이브러리를 사용할 때 대용량 파일 업로드 중 읽기 시간 초과를 방지하기 위해 시간 초과를 늘려야 할 수도 있습니다.
timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
위 내용은 FastAPI를 사용하여 대용량 파일을 효율적으로 업로드하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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