FastAPI 백엔드에 대용량 파일(≥3GB)을 효과적으로 업로드하는 방법은 무엇입니까?
FastAPI 백엔드에 대용량 파일(≥3GB)을 업로드하는 방법은 무엇입니까?
FastAPI는 파일의 일부를 검색하여 1MB를 초과하는 파일을 처리할 수 있습니다. 요청 본문에서 한 번에. 이 접근 방식을 사용하면 전체 파일을 메모리에 로드할 필요가 없으므로 대용량 파일을 처리할 때 권장됩니다.
클라이언트 측 요청:
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, )
서버측 응답:
HTTP 422 {"detail":[{"loc":["body","upload_file"],"msg":"field required","type":"value_error.missing"}]}
이유 오류:
클라이언트 측 요청에서 Content-Type 헤더를 생략했기 때문에 오류가 발생합니다. FastAPI는 파일을 업로드할 때 클라이언트가 multipart/form-data 요청을 보낼 것으로 예상합니다. Content-Type 헤더가 없으면 FastAPI는 요청 본문을 올바르게 구문 분석할 수 없습니다.
해결책 1(권장): 스트리밍 파일 업로드 및 청크 인코딩 요청 사용
HTTPX 라이브러리 기본적으로 스트리밍 파일 업로드를 지원하므로 파일을 완전히 로드하지 않고도 파일을 보낼 수 있습니다. memory.
예:
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=' ')
해결책 2: Streaming_form_data 라이브러리 사용
이 라이브러리는 스트리밍 멀티파트/양식을 제공합니다. -Python용 데이터 파서: 전체를 완전히 로드하지 않고도 다중 부분/양식 데이터 요청을 구문 분석할 수 있습니다. 본문을 메모리에 요청합니다.
예:
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)
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