Hochladen gro?er Dateien mit der Serverseite von FastAPI
Der FastAPI-Server kann das Hochladen gro?er Dateien mithilfe der UploadFile-Klasse verarbeiten. Hier ist ein Beispiel:
async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)): ...
Problem mit clientseitigen Anfragen
Beim Senden gro?er Dateien vom Client k?nnen aus folgenden Gründen Probleme auftreten:
- multipart/form-data Header: Die Anfrage des Clients sollte den Content-Type-Header als angeben multipart/form-data, gefolgt von der erforderlichen Grenzzeichenfolge. Wenn Sie jedoch keine Bibliothek zum Verarbeiten von Datei-Uploads verwenden, müssen Sie diesen Header manuell festlegen.
- MultipartEncoder-Verwendung: Stellen Sie sicher, dass der MultipartEncoder den Dateinamen einschlie?t, wenn er das Feld für upload_file deklariert.
- Bibliotheksempfehlungen: Verwendung veralteter Bibliotheken (z. B. request-toolbelt) für Datei-Uploads wird nicht empfohlen. Erw?gen Sie stattdessen die Verwendung von Python-Anfragen oder HTTPX, da diese eine bessere Unterstützung für das Hochladen gro?er Dateien bieten.
Schnellere Option mit .stream()
Durch Zugriff auf die Anfrage body als Stream speichern, k?nnen Sie vermeiden, die gesamte Datei in den Speicher zu laden, was zu schnelleren Uploads führt. Dies kann mit der Methode .stream() erreicht werden. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Streaming-Form-Data-Bibliothek:
from streaming_form_data import StreamingFormDataParser from streaming_form_data.targets import FileTarget request_body = await request.stream() parser = StreamingFormDataParser(headers=request.headers) parser.register('upload_file', FileTarget(filepath)) async for chunk in request_body: parser.data_received(chunk)
Alternative Option mit UploadFile und Form
Wenn Sie lieber einen regul?ren Verteidigungsendpunkt verwenden m?chten, sind Sie hier richtig kann Datei-Uploads wie folgt verarbeiten:
from fastapi import File, UploadFile, Form, HTTPException, status import aiofiles import os CHUNK_SIZE = 1024 * 1024 @app.post("/upload") async def upload(file: UploadFile = File(...), data: str = Form(...)): try: filepath = os.path.join('./', os.path.basename(file.filename)) async with aiofiles.open(filepath, 'wb') as f: while chunk := await file.read(CHUNK_SIZE): await f.write(chunk) except Exception: raise HTTPException(status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR, detail='There was an error uploading the file') finally: await file.close() return {"message": f"Successfuly uploaded {file.filename}"}
HTTPX-Client erh?hen Timeout
Bei Verwendung der HTTPX-Bibliothek müssen Sie m?glicherweise das Timeout erh?hen, um Lese-Timeouts beim Hochladen gro?er Dateien zu verhindern.
timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lade ich gro?e Dateien effizient mit FastAPI hoch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

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