FastAPI를 사용하여 파일을 업로드하는 방법은 무엇입니까?
문제:
다음 지침에 따라 FastAPI를 사용하여 파일을 업로드하려고 할 때 공식 문서에 따르면 file2store 변수는 지속적으로 비어 있습니다. 파일 바이트 검색에 성공한 경우는 드물지만 이는 드문 경우입니다.
해결책:
1. Python-Multipart 설치:
"양식 데이터"로 전송되는 파일 업로드를 활성화하려면 python-multipart를 아직 설치하지 않은 경우 설치하십시오:
pip install python-multipart
2. 단일 파일 업로드에 .file 속성 사용:
실제 Python 파일(예: SpooledTemporaryFile)을 얻으려면 UploadFile 객체의 .file 속성을 사용하세요. 이를 통해 .read() 및 .close()와 같은 메소드를 호출할 수 있습니다.
예:
from fastapi import File, UploadFile @app.post("/upload") def upload(file: UploadFile = File(...)): try: contents = file.file.read() with open(file.filename, 'wb') as f: f.write(contents) except Exception: return {"message": "Error uploading file."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}
3. 대용량 파일 처리:
파일이 1MB 메모리 제한을 초과하는 경우 청크를 사용합니다. 필요에 따라 청크 크기를 조정하세요.
4. 비동기 읽기/쓰기:
엔드포인트에 비동기 정의가 필요한 경우 파일 내용을 읽고 쓰는 데 비동기 방법을 사용하세요.
5. 여러 파일 업로드:
@app.post("/upload") def upload(files: List[UploadFile] = File(...)): for file in files: try: contents = file.file.read() with open(file.filename, 'wb') as f: f.write(contents) except Exception: return {"message": "Error uploading file(s)."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {[file.filename for file in files]}."}
6. HTML 양식 예:
파일을 업로드하기 위한 HTML 양식 예는 제공된 링크를 참조하세요.
위 내용은 FastAPI 파일 업로드가 항상 비어 있는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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