Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Wie lade ich gro?e Dateien (≥3 GB) effizient auf ein FastAPI-Backend hoch?
Wie lade ich gro?e Dateien (≥3 GB) effizient auf ein FastAPI-Backend hoch?
Nov 28, 2024 am 09:46 AM
Wie lade ich eine gro?e Datei (≥3 GB) in das FastAPI-Backend hoch?
Verwenden des Requests-Toolbelt
Bei Verwendung der Requests-Toolbelt-Bibliothek Achten Sie darauf, sowohl den Dateinamen als auch den Content-Type-Header anzugeben, wenn Sie das Feld für upload_file deklarieren. Hier ist ein Beispiel:
filename = 'my_file.txt'
m = MultipartEncoder(fields={'upload_file': (filename, open(filename, 'rb'))})
r = requests.post(
url,
data=m,
headers={'Content-Type': m.content_type},
verify=False,
)
print(r.request.headers) # confirm that the 'Content-Type' header has been set.
Verwendung von Python-Anfragen/HTTPX
Eine weitere Option ist die Verwendung von Python-Anfragen oder HTTPX-Bibliotheken, die beide Streaming-Datei-Uploads effizient verarbeiten k?nnen. Hier sind jeweils Beispiele:
Anfragen verwenden:
import requests
url = '...'
filename = '...'
with open(filename, 'rb') as file:
r = requests.post(
url,
files={'upload_file': file},
headers={'Content-Type': 'multipart/form-data'},
)
HTTPX verwenden:
import httpx
url = '...'
filename = '...'
with open(filename, 'rb') as file:
r = httpx.post(
url,
files={'upload_file': file},
)
HTTPX automatisch unterstützt Streaming-Datei-Uploads, w?hrend Anfragen erfordern, dass Sie den Content-Type-Header auf setzen 'multipart/form-data'.
Verwendung der FastAPI Stream()-Methode
Mit der .stream()-Methode von FastAPI k?nnen Sie das Laden einer gro?en Datei in den Speicher vermeiden, indem Sie als Stream auf den Anforderungstext zugreifen . Um diesen Ansatz zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte:
- Installieren Sie die Streaming-Formulardatenbibliothek:Diese Bibliothek stellt einen Streaming-Parser für Multipart-/Formulardatendaten bereit.
- Erstellen Sie einen FastAPI-Endpunkt: Verwenden Sie die Methode .stream(), um den Anforderungstext als Stream zu analysieren und den Stream zu nutzen ing_form_data-Bibliothek zum Parsen von Multipart-/Formulardaten.
- Ziele registrieren: Definieren Sie FileTarget- und ValueTarget-Objekte zum Parsen von Datei- bzw. Formulardaten.
Validierung der hochgeladenen Dateigr??e
Um sicherzustellen, dass die hochgeladene Dateigr??e einen angegebenen Wert nicht überschreitet Wenn Sie die Grenze überschreiten, k?nnen Sie einen MaxSizeValidator verwenden. Hier ist ein Beispiel:
from streaming_form_data import streaming_form_data
from streaming_form_data import MaxSizeValidator
FILE_SIZE_LIMIT = 1024 * 1024 * 1024 # 1 GB
def validate_file_size(chunk: bytes):
if FILE_SIZE_LIMIT > 0:
streaming_form_data.validators.MaxSizeValidator( FILE_SIZE_LIMIT). __call__(chunk)
Implementierung des Endpunkts
Hier ist ein Beispielendpunkt, der diese Techniken beinhaltet:
from fastapi import FastAPI, File, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse
from streaming_form_data.targets import FileTarget, ValueTarget
from streaming_form_data import StreamingFormDataParser
app = FastAPI()
@app.post('/upload')
async def upload(request: Request):
# Parse the HTTP headers to retrieve the boundary string.
parser = StreamingFormDataParser(headers=request.headers)
# Register FileTarget and ValueTarget objects.
file_ = FileTarget()
data = ValueTarget()
parser.register('upload_file', file_)
parser.register('data', data)
async for chunk in request.stream():
parser.data_received(chunk)
# Validate file size (if necessary)
validate_file_size(file_.content)
# Process the uploaded file and data.
return {'message': 'File uploaded successfully!'}Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lade ich gro?e Dateien (≥3 GB) effizient auf ein FastAPI-Backend hoch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
Erkl?ren Sie Python -Behauptungen.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.
Was sind Python -Typ -Hinweise?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes
Was sind Python -Iteratoren?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
Wie man eine API mit Python testet
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.
Python variabler Umfang in Funktionen
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
