


Bagaimana untuk Muat Naik Fail Besar dengan Berkesan (≥3GB) ke Bahagian Belakang FastAPI?
Bagaimana hendak Muat Naik Fail Besar (≥3GB) ke FastAPI Backend?
FastAPI boleh memproses fail melebihi 1MB dengan mendapatkan semula bahagian fail pada satu masa daripada badan permintaan. Pendekatan ini menghapuskan keperluan untuk memuatkan keseluruhan fail ke dalam memori, yang disyorkan apabila berurusan dengan fail besar.
Permintaan Sebelah Pelanggan:
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, )
Respons Sebelah Pelayan:
HTTP 422 {"detail":[{"loc":["body","upload_file"],"msg":"field required","type":"value_error.missing"}]}
Sebab untuk Ralat:
Ralat berlaku kerana permintaan pihak klien meninggalkan pengepala Jenis Kandungan. FastAPI menjangkakan pelanggan menghantar permintaan berbilang bahagian/data bentuk semasa memuat naik fail. Tanpa pengepala Jenis Kandungan, FastAPI tidak dapat menghuraikan kandungan permintaan dengan betul.
Penyelesaian 1 (Disyorkan): Menggunakan Muat Naik Fail Penstriman dan Permintaan Dikodkan Potongan
Pustaka HTTPX menyokong muat naik fail penstriman secara lalai, membolehkan anda menghantar fail tanpa memuatkannya sepenuhnya ingatan.
Contoh:
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=' ')
Penyelesaian 2: Menggunakan streaming_form_data Library
Pustaka ini menyediakan penstriman berbilang bahagian/borang -data parser untuk Python, membolehkan anda menghuraikan permintaan multipart/form-data tanpa memuatkan keseluruhan badan permintaan ke dalam ingatan.
Contoh:
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)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Muat Naik Fail Besar dengan Berkesan (≥3GB) ke Bahagian Belakang FastAPI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

ListsSandnumpyAraySInpythonHavedifferMememoryFootPrints: listsaremoreflexibleButlessMememory-cekap, pemanmak

ToensurePythonscriptsbehaveCorrectlyCrossdevelopment, pementasan, dan produksi, usetheseStregies: 1) Environmentvariablesforsimplesettings, 2) ConfigurationFilesfilePlexSetups, dan3) Dynamicloadingforadaptability.EachMethodeFerPiReFiteReFiteShitsandReFitSandRiteFitSandRiteFitSandRiteFiteSandRiteReFitSandRiteReFitSandRiteFiteShiteSandReFiteShitsandReShitsAnfitsEts,

Sintaks asas untuk pengirim senarai python adalah senarai [Mula: Berhenti: Langkah]. 1. Start adalah indeks elemen pertama yang disertakan, 2.Stop adalah indeks elemen pertama yang dikecualikan, dan 3. Step menentukan saiz langkah antara elemen. Hirisan tidak hanya digunakan untuk mengekstrak data, tetapi juga untuk mengubah suai dan membalikkan senarai.

ListsOutPerFormAraySin: 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData, dan3) MemoryeficiencyForSparsedata, ButmayHaveslightPerformancecostSincertaor.

ToConvertapythonarraytoalist, usethelist () constructororageneratorexpression.1) importTheArrayModuleAndCreateeanArray.2) uselist (arr) atau [xforxinarr] toConvertittoalist, urusanPengerasiPormanceAndMemoryeficiencyForlargedatasets.


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

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

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

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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
