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Le fichier de téléchargement FastAPI est lent par rapport à Flask
Problème
Réponse
Solutions potentielles
Principales recommandations
Maison développement back-end Tutoriel Python Pourquoi UploadFile de FastAPI est-il lent par rapport à Flask ?

Pourquoi UploadFile de FastAPI est-il lent par rapport à Flask ?

Nov 07, 2024 pm 03:35 PM

Why is FastAPI's UploadFile Slow Compared to Flask?

Le fichier de téléchargement FastAPI est lent par rapport à Flask

Problème

Le téléchargement d'un fichier de 100 Mo à l'aide de requêtes FastAPI et Python prend environ 128 secondes, soit nettement plus lent que les 0,5 secondes qu'il faut lors de l'utilisation de Flask.

Réponse

La différence de temps de téléchargement est principalement due à la façon dont les données sont traitées dans FastAPI par rapport à Flask. Lors du traitement des téléchargements de fichiers, FastAPI utilise un SpooledTemporaryFile avec une taille maximale par défaut de 1 Mo pour les données de demande entrantes. Lorsque la taille du fichier dépasse 1 Mo, les données sont écrites dans un fichier temporaire sur le disque, ce qui ralentit le processus de téléchargement.

Solutions potentielles

1. Écriture de fichier synchrone

Définissez le point de terminaison à l'aide du mot-clé def régulier au lieu du mot-clé async def et écrivez le fichier de manière synchrone.

2. Écriture asynchrone (utilisation d'aiiofiles)

Définissez le point de terminaison à l'aide du mot-clé async def et utilisez des aiofiles pour l'écriture de fichiers asynchrone. Cette approche nécessite d'attendre la fin des opérations sur les fichiers.

3. Utilisation de request.stream()

Accédez au corps de la requête sous forme de flux à l'aide de request.stream(). Cette méthode permet de traiter des morceaux de données sans stocker l'intégralité du corps en mémoire ou sur disque, ce qui améliore les performances de téléchargement.

Principales recommandations

Pour des performances optimales lors du téléchargement de fichiers plus volumineux, envisagez d'utiliser la requête Méthode .stream(). Cette approche contourne la limitation de taille maximale de 1 Mo et permet le traitement direct de morceaux de données sans opérations d'écriture/lecture supplémentaires.

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