FastAPI UploadFile 效能與 Flask 比較

由於資料處理的差異，FastAPI 中的 UploadFile 效能可能比 Flask 慢。 FastAPI 的 UploadFile 使用非同步方法，如果處理不當可能會導致瓶頸，而 Flask 使用同步方法。

以下是FastAPI 的UploadFile 速度較慢的原因：

• 阻塞I/O： 預設情況下，FastAPI 的UploadFile方法使用阻塞I/O 操作，這會阻礙主執行緒並減慢API 速度。
• 資料分塊： Starlette（FastAPI 的底層框架）使用預設 max_size 為 1MB 的 SpooledTemporaryFile。一旦資料超過此大小，就會將其寫入磁碟上的臨時文件，從而增加另一級 I/O 開銷。

FastAPI 中高效檔案上傳的最佳實踐：

使用aiofiles進行非同步檔案寫入

使用aiofiles庫進行非同步檔案寫入以非阻塞方式寫入檔案方式。這種方法可以提高效能，特別是對於大檔案。

以區塊的形式讀取文件

考慮以指定大小的區塊讀取文件，以避免將整個文件載入記憶體。這可以防止記憶體問題並提高大檔案上傳的效能。

使用 run_in_threadpool()

為了避免阻塞主線程，請使用 FastAPI 的 run_in_threadpool() 函數在 a 中執行阻塞 I/O 操作單獨的線程。這確保了與文件相關的任務的非阻塞執行。

以流的形式直接存取請求主體

如果不需要在伺服器上儲存文件，則可以直接以流的形式存取請求主體使用 request.stream() 進行串流傳輸。此方法可以實現高效的文件處理，而不會產生不必要的 I/O 開銷。