


Warum ist UploadFile von FastAPI im Vergleich zu Flask langsam?
FastAPI UploadFile ist langsam im Vergleich zu Flask
Problem
Das Hochladen einer 100-MB-Datei mit FastAPI und Python-Anfragen dauert etwa 128 Sekunden und ist damit deutlich langsamer als die 0,5 Sekunden, die bei Verwendung von Flask benötigt werden.
Antwort
Der Unterschied in der Upload-Zeit ist hauptsächlich auf die Art und Weise zurückzuführen, wie Daten in FastAPI im Vergleich zu Flask verarbeitet werden. Bei der Verarbeitung von Datei-Uploads verwendet FastAPI eine SpooledTemporaryFile mit einer standardmäßigen maximalen Größe von 1 MB für eingehende Anforderungsdaten. Wenn die Dateigröße 1 MB überschreitet, werden die Daten in eine temporäre Datei auf der Festplatte geschrieben, was zu einem langsameren Upload-Vorgang führt.
Mögliche Lösungen
1. Synchrones Schreiben von Dateien
Definieren Sie den Endpunkt mit dem regulären Schlüsselwort def anstelle des Schlüsselworts async def und schreiben Sie die Datei synchron.
2. Asynchrones Schreiben (mit aiofiles)
Definieren Sie den Endpunkt mit dem Schlüsselwort async def und verwenden Sie aiofiles für das asynchrone Schreiben von Dateien. Bei diesem Ansatz muss auf den Abschluss der Dateivorgänge gewartet werden.
3. Mit request.stream()
Greifen Sie mit request.stream() auf den Anfragetext als Stream zu. Mit dieser Methode können Datenblöcke verarbeitet werden, ohne dass der gesamte Text im Speicher oder auf der Festplatte gespeichert wird, wodurch die Upload-Leistung verbessert wird.
Wichtige Empfehlungen
Für eine optimale Leistung beim Hochladen größerer Dateien sollten Sie die Verwendung der Anfrage in Betracht ziehen .stream()-Methode. Dieser Ansatz umgeht die maximale Größenbeschränkung von 1 MB und ermöglicht die direkte Verarbeitung von Datenblöcken ohne zusätzliche Schreib-/Lesevorgänge.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum ist UploadFile von FastAPI im Vergleich zu Flask langsam?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie hört Uvicorn kontinuierlich auf HTTP -Anfragen an? Uvicorn ist ein leichter Webserver, der auf ASGI basiert. Eine seiner Kernfunktionen ist es, auf HTTP -Anfragen zu hören und weiterzumachen ...

Wie erstellt in Python ein Objekt dynamisch über eine Zeichenfolge und ruft seine Methoden auf? Dies ist eine häufige Programmieranforderung, insbesondere wenn sie konfiguriert oder ausgeführt werden muss ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Fastapi ...
