如何处理fastapi应用中上传的用户上传图像文件？ [重复]

Question

input

的文件夹中获取图像，在图像或图像上进行过程，然后输出将结果输出的另一个以CSV格式为

output

的文件夹，然后将其转换为JSON并返回给用户。该API将在网站中使用，该网站将来会被许多用户使用。

到目前为止，这是我编写的代码，我知道这不是一个好练习，例如，如果100个用户想同时使用此功能怎么办？

AI模型是

main.py

文件中的脚本。

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
import pandas as pd
import csv 
import json 



IMAGEDIR = "inputs/"
app = FastAPI()


@app.post("/upload_image/")
async def upload_image(img: UploadFile = File(...)):
    img.filename = f"new.jpg"
    contents = await img.read()

    with open(f"{IMAGEDIR}{img.filename}", "wb") as f:
        f.write(contents)
    
    result = {}
    try:
        import main
        result = csv_to_json('outputs/Results/Results_1.csv')
        return result
    except:
        raise('Server Error')
        result = {'error': 'server error'}
    


def csv_to_json(csvFilePath):
    jsonArray = []
    #read csv file
    with open(csvFilePath, encoding='utf-8') as csvf: 
        #load csv file data using csv library's dictionary reader
        csvReader = csv.DictReader(csvf) 

        #convert each csv row into python dict
        for row in csvReader: 
            #add this python dict to json array
            jsonArray.append(row)


    return jsonArray

解决此问题的正确方法是什么？

您在An and内使用

blocking operations

，这会导致事件循环（由FastApi创建）被阻止并且无法处理更多请求。使用诸如

aiofile

之类的库可能会提高性能；尽管我不确定您能得到多少改进，但由于磁盘I/O操作可能是瓶颈。

Answer 1