'form-data'를 사용하여 FastAPI 서버에 파일을 효율적으로 업로드하는 방법은 무엇입니까?
양식 데이터 및 SpooledTemporaryFile을 사용하여 FastAPI로 파일 업로드
멀티파트/양식 데이터와 함께 FastAPI를 사용하여 파일을 업로드하려면 설치하는 것이 좋습니다. 멀티파트 파일인 python-multipart는 다음을 통해 전송됩니다. form-data.
pip install python-multipart
다음은 FastAPI를 사용하여 파일을 업로드하는 개선된 예입니다.
from fastapi import File, UploadFile from typing import List @app.post("/upload") def upload(file: UploadFile = File(...)): try: # Using file.file for synchronous operations (e.g., opening a file on disk) contents = file.file.read() with open(file.filename, 'wb') as f: f.write(contents) except Exception: return {"message": "An error occurred while uploading the file."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}
큰 파일을 청크로 처리해야 하는 경우 파일을 더 작은 단위로 읽는 것이 좋습니다. . 수동 루프를 사용할 수 있습니다:
@app.post("/upload") def upload(file: UploadFile = File(...)): try: with open(file.filename, 'wb') as f: while contents := file.file.read(1024 * 1024): f.write(contents) except Exception: return {"message": "An error occurred while uploading the file."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}
또는 데이터를 청크로 읽고 쓰는 quitil.copyfileobj() 메서드를 사용할 수 있습니다:
from shutil import copyfileobj @app.post("/upload") def upload(file: UploadFile = File(...)): try: with open(file.filename, 'wb') as f: copyfileobj(file.file, f) except Exception: return {"message": "An error occurred while uploading the file."} finally: file.file.close() return {"message": f"Successfully uploaded {file.filename}"}
추가 참고 사항 :
- FastAPI는 SpooledTemporaryFile을 사용합니다. 메모리에 데이터를 저장하는 파일 업로드용입니다. 1MB보다 큰 파일의 경우 데이터는 디스크의 임시 파일에 기록됩니다.
- async def로 엔드포인트를 정의하는 경우 이 답변에 언급된 대로 비동기 파일 처리를 사용하세요. [https://stackoverflow.com/a/69868184/6616846](https://stackoverflow.com/a/69868184/6616846)
- 여러 파일을 업로드하려면 다음에서 UploadFile 객체 목록을 사용할 수 있습니다. 엔드포인트 기능을 사용하세요.
- HTML 양식 예시는 원본에 제공된 링크를 참조하세요. 대답하세요.
위 내용은 'form-data'를 사용하여 FastAPI 서버에 파일을 효율적으로 업로드하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
