ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル FastAPI を使用して大きなファイルを効率的にアップロードするにはどうすればよいですか?

FastAPI を使用して大きなファイルを効率的にアップロードするにはどうすればよいですか?

Dec 02, 2024 am 01:13 AM

How to Efficiently Upload Large Files with FastAPI?

FastAPI のサーバー側を使用した大きなファイルのアップロード

FastAPI サーバーは、UploadFile クラスを使用して大きなファイルのアップロードを処理できます。以下に例を示します。

async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)):
    ...
ログイン後にコピー

クライアント側リクエストの問題

クライアントから大きなファイルを送信すると、次のことが原因で問題が発生する可能性があります。

  1. multipart/form-data ヘッダー: クライアントのリクエストは次のようになります。 Content-Type ヘッダーを multipart/form-data として指定し、その後に必要な境界文字列を指定します。ただし、ファイルのアップロードを処理するライブラリを使用していない場合は、このヘッダーを手動で設定する必要があります。
  2. MultipartEncoder の使用法: Upload_file のフィールドを宣言するときに、MultipartEncoder にファイル名が含まれていることを確認してください。
  3. ライブラリの推奨事項: 古いライブラリの使用ファイルのアップロードに (requests-toolbelt など) 使用することはお勧めできません。代わりに、Python リクエストまたは HTTPX を使用することを検討してください。これらの方が大きなファイルのアップロードをより適切にサポートします。

.stream() を使用した高速オプション

リクエストにアクセスすることにより本文をストリームとして保存すると、ファイル全体をメモリにロードする必要がなくなり、アップロードが高速化されます。これは、.stream() メソッドを使用して実現できます。以下は、streaming-form-data ライブラリを使用した例です。

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)
ログイン後にコピー

UploadFile と Form を使用した代替オプション

通常の def エンドポイントを使用したい場合は、次のようにファイルのアップロードを処理できます:

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}"}
ログイン後にコピー

HTTPX の増加クライアント タイムアウト

HTTPX ライブラリを使用する場合、大きなファイルのアップロード中の読み取りタイムアウトを防ぐためにタイムアウトを増やす必要がある場合があります。

timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
ログイン後にコピー

以上がFastAPI を使用して大きなファイルを効率的にアップロードするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Python:ゲーム、GUIなど Python:ゲーム、GUIなど Apr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間のPython計画:現実的なアプローチ 2時間のPython計画:現実的なアプローチ Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python:主要なアプリケーションの調査 Python:主要なアプリケーションの調査 Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

See all articles