為什麼 FastAPI 的 UploadFile 處理速度比 Flask 慢？

與 Flask 相比，FastAPI UploadFile 效能問題

由於檔案處理的差異，FastAPI 的 UploadFile 處理可能比 Flask 慢。 Flask 使用同步檔案寫入，而 FastAPI 的 UploadFile 方法是異步的，並使用預設大小為 1 MB 的緩衝區。

改進的性能解決方案

要提高性能，請實現與 aiofiles非同步寫入檔案庫：

<code class="python">from fastapi import File, UploadFile
import aiofiles

@app.post("/upload")
async def upload_async(file: UploadFile = File(...)):
    try:
        contents = await file.read()
        async with aiofiles.open(file.filename, 'wb') as f:
            await f.write(contents)
    except Exception:
        return {"message": "There was an error uploading the file"}
    finally:
        await file.close()

    return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}</code>

附加說明

• 此方法將整個檔案保留在記憶體中，這對大檔案可能不理想。
• 對於分塊檔案上傳，請考慮使用緩衝區較小的await file.read()方法
• 或者，您可以使用Shutil.copyfileobj() 和run_in_threadpool() 在單獨的執行緒中執行阻塞操作，確保主執行緒保持回應。

流解決方案

為了獲得更好的性能，請考慮將請求正文作為流訪問，而不存儲內存或臨時目錄中的整個主體：

<code class="python">from fastapi import Request
import aiofiles

@app.post("/upload")
async def upload_stream(request: Request):
    try:
        filename = request.headers['filename']
        async with aiofiles.open(filename, 'wb') as f:
            async for chunk in request.stream():
                await f.write(chunk)
    except Exception:
        return {"message": "There was an error uploading the file"}

    return {"message": f"Successfully uploaded {filename}"}</code>

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