如何上傳大型檔案(≥3GB)到FastAPI後端?
FastAPI可以透過擷取檔案的部分內容來處理超過1MB的檔案一次從請求主體。這種方法不需要將整個檔案載入到記憶體中,在處理大檔案時建議這樣做。
客戶端請求:
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, )
伺服器端回應:
HTTP 422 {"detail":[{"loc":["body","upload_file"],"msg":"field required","type":"value_error.missing"}]}
對於錯誤:
發生錯誤是因為客戶端請求省略了Content-Type 標頭。 FastAPI 希望客戶端在上傳文件時發送多部分/表單資料請求。如果沒有 Content-Type 標頭,FastAPI 無法正確解析請求正文。解決方案 1(建議):使用串流檔案上傳和區塊編碼請求
HTTPX庫預設支援串流檔案上傳,允許您發送檔案而無需將它們完全載入到範例:
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=' ')
解決方案2:使用streaming_form_data函式庫
此函式庫提供串流multipart/form -Python的資料解析器,可讓您解析多部分/表單資料請求,而無需完全載入整個請求身體進入記憶。範例:
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)
以上是如何有效上傳大檔案(≥3GB)到FastAPI後端?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Linux終端中查看Python版本時遇到權限問題的解決方法當你在Linux終端中嘗試查看Python的版本時,輸入python...

本文解釋瞭如何使用美麗的湯庫來解析html。 它詳細介紹了常見方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用於數據提取,處理不同的HTML結構和錯誤以及替代方案(SEL)

Python的statistics模塊提供強大的數據統計分析功能,幫助我們快速理解數據整體特徵,例如生物統計學和商業分析等領域。無需逐個查看數據點,只需查看均值或方差等統計量,即可發現原始數據中可能被忽略的趨勢和特徵,並更輕鬆、有效地比較大型數據集。 本教程將介紹如何計算平均值和衡量數據集的離散程度。除非另有說明,本模塊中的所有函數都支持使用mean()函數計算平均值,而非簡單的求和平均。 也可使用浮點數。 import random import statistics from fracti

本文比較了Tensorflow和Pytorch的深度學習。 它詳細介紹了所涉及的步驟:數據準備,模型構建,培訓,評估和部署。 框架之間的關鍵差異,特別是關於計算刻度的

本文討論了諸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和請求等流行的Python庫,並詳細介紹了它們在科學計算,數據分析,可視化,機器學習,網絡開發和H中的用途

本文指導Python開發人員構建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等庫詳細介紹,強調輸入/輸出處理,並促進用戶友好的設計模式,以提高CLI可用性。

在使用Python的pandas庫時,如何在兩個結構不同的DataFrame之間進行整列複製是一個常見的問題。假設我們有兩個Dat...

文章討論了虛擬環境在Python中的作用,重點是管理項目依賴性並避免衝突。它詳細介紹了他們在改善項目管理和減少依賴問題方面的創建,激活和利益。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

SublimeText3 英文版
推薦:為Win版本,支援程式碼提示!

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)