


Apabila bekerja dengan muat turun fail besar dalam aplikasi web, salah satu isu biasa yang dihadapi oleh pembangun ialah tamat masa, masa tindak balas, ralat beban memori. Kebanyakan pelayan web dan pelanggan mempunyai pengehadan tentang tempoh mereka akan menunggu respons, dan jika proses muat turun mengambil masa terlalu lama, anda mungkin menghadapi ralat ini. Untuk mengurangkan perkara ini, muat turun penstriman ialah penyelesaian yang lebih cekap dan berskala.
Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara menggunakan keupayaan penstriman Python untuk mengendalikan muat turun fail yang besar boleh membantu mengelakkan tamat masa dan ralat respons. Secara khususnya, kami akan membincangkan muat turun terkumpul, cara ia berfungsi dan cara ia boleh mengoptimumkan prestasi apabila berurusan dengan fail besar.
Apakah Masalah dengan Muat Turun Fail Besar?
Apabila pengguna meminta fail yang besar, pelayan web anda perlu:
- Buka/Muatkan fail pada memori.
- Bacalah.
- Hantar semula data kepada pelanggan dalam satu bahagian besar sebagai keseluruhan fail.
Walaupun proses ini kelihatan mudah, ia menjadi bermasalah apabila saiz fail bertambah. Isu yang mungkin anda hadapi termasuk:
- Tamat masa: Pelayan atau pelanggan mungkin tamat masa jika mengambil masa terlalu lama untuk membaca dan menghantar fail.
- Memori yang berlebihan: Pelayan mungkin cuba memuatkan keseluruhan fail ke dalam memori, menyebabkan masalah prestasi atau ranap, terutamanya dengan fail yang sangat besar.
- Gangguan rangkaian: Fail besar meningkatkan risiko sambungan terputus atau menghadapi ralat rangkaian lain.
Penyelesaian: Strim fail dalam ketulan, membenarkan pelayan mengendalikan fail dalam bahagian yang lebih kecil dan boleh diurus, mengurangkan kemungkinan isu ini.
Bagaimanakah Penstriman Mengelakkan Tamat Masa?
Daripada membaca keseluruhan fail ke dalam memori dan menghantarnya dalam satu respons yang besar, penstriman memecahkan fail kepada ketulan yang lebih kecil yang dibaca dan dihantar secara berurutan. Ini membolehkan pelanggan mula menerima bahagian fail lebih awal, dan bukannya menunggu sehingga keseluruhan fail dimuatkan sebelum penghantaran bermula.
Ini sebab penstriman bermanfaat:
- Jejak memori berkurangan: Hanya sebahagian kecil fail dimuatkan ke dalam memori pada satu masa.
- Elakkan tamat masa: Dengan memulakan penghantaran lebih awal dan menghantar sebahagian, anda mengelakkan kelewatan yang lama dalam memulakan muat turun, mengurangkan kemungkinan tamat masa.
- Pengalaman pelanggan: Pelanggan mula menerima data hampir serta-merta, meningkatkan prestasi yang dilihat.
Contoh Melaksanakan Muat Turun Potongan dalam Python
biar andaikan anda mahu memuat turun fail daripada Google Drive atau mana-mana storan lain seperti SharePoint, GoogleCloudStorage dsb. kita boleh menggunakan penjana untuk muat turun fail berasaskan chunked, begini rupanya.
GoogleDrive: def generate_chunks(request, chunksize = 10 * 1024 * 1024): #10MB file_buffer = io.BytesIO() downloader = MediaIoBaseDownload(file_buffer, request, chunksize=chunksize) done = False previous_bytes = 0 while not done: status, done = downloader.next_chunk() if status: new_bytes = downloader._progress - previous_bytes file_buffer.seek(previous_bytes) chunk_data = file_buffer.read(new_bytes) previous_bytes = downloader._progress yield chunk_data def file_loader(user_name, file_properties, credentials): file_uri = file_properties["file_uri"] # Your logic from Google Drive Doc to authenticate the user # and getting the file in request request = service.files().get_media(fileId=file_uri) return lambda: GoogleDrive.generate_chunks(request)
Untuk muat turun strim, anda perlu mengendalikan respons seperti ini
file = GoogleDrive.file_loader(user_name, file_properties, credentials) response = Response(file(), content_type='application/octet-stream') filename = "some example file.mp4" response.headers['Content-Disposition'] = f"attachment; filename*=UTF-8''{quote(filename)}" return response
Memasukkan nama fail dalam format yang betul untuk pengekodan UTF-8 akan membantu mengelakkan isu apabila terdapat sebarang emoji atau aksara khas dalam nama fail sekiranya anda menggunakan penamaan fail dinamik daripada db.
Atas ialah kandungan terperinci Mengendalikan muat turun fail besar dengan muat turun strim untuk mengelakkan tamat masa dan ralat tindak balas yang lain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Sebab -sebab mengapa skrip Python tidak dapat dijalankan pada sistem Unix termasuk: 1) kebenaran yang tidak mencukupi, menggunakan chmod xyour_script.py untuk memberikan kebenaran pelaksanaan; 2) garis shebang yang tidak betul atau hilang, anda harus menggunakan #!/Usr/bin/envpython; 3) tetapan pembolehubah persekitaran yang salah, anda boleh mencetak debugging os.environ; 4) Menggunakan versi Python yang salah, anda boleh menentukan versi pada garis Shebang atau baris arahan; 5) masalah pergantungan, menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan ketergantungan; 6) Kesalahan sintaks, gunakan python-mpy_compileyour_script.py untuk mengesan.

Menggunakan tatasusunan python lebih sesuai untuk memproses sejumlah besar data berangka daripada senarai. 1) Array menjimatkan lebih banyak memori, 2) array lebih cepat untuk beroperasi dengan nilai berangka, 3) Arrays Force Jenis Konsistensi, 4) Array bersesuaian dengan array C, tetapi tidak fleksibel dan mudah seperti senarai.

Listsare yang lebih baik lebih baik foreflexibilityandmixdatatatypes, whilearraysares sand sumerical sand sand sand lared datasets.1) Senarai yang tidak dapat diselaraskan xibility, mixeddatatypes, dan elementChanges.2) Operasi sensori UsArray, LargedataSet, dan WhenmememoryefficyFiciency.2

NumpyManagesMemoryforlargeArraySefficientlyusingViews, salinan, danMemory-mappedfiles.1) viewSallowSlicingWithoutCopying, secara langsungModifyingTheoriginalArray.2) copiescanbecreatedwithTheCopy () methorpreserveservervesvesverdata.3) MemoriSberServervesvesves

Listsinpythondonotrequireimportingamodule, whilearraysfromthearraymoduledoneedanimport.1) listsarebuilt-in, serba boleh, dancanholdmixeddatatypes.2) arraysaremorememory-efficientfornumericydatabuTabeSflexible, yang tidak dapat dilupakan.

Pythonlistscanstoreanydatatype, arraymoduleArraysstoreonetype, andnumpyarraysarefornumumericalcomputations.1) listsareversatileButlessMememory-efficient.2) arraymoduleArduleArrayRaysarememory-efficientforhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogen

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
