Sobes.tech
Βοήθεια συνέντευξης
Πόροι
Προετοιμασία συνέντευξης
Πόροι
Αναζήτηση εργασίας
Πόροι
Νομικά
Επιστροφή στις ερωτήσεις
Middle
45

από fastapi εισαγωγή FastAPI, UploadFile, Response από fastapi.responses εισαγωγή StreamingResponse από pydantic εισαγωγή BaseModel, field_validator εισαγωγή base64 app = FastAPI() κλάση PdfSchema(BaseModel): filename: str content_type: str data: str # base64 pdf 10мб @apì.get("/data", response_model=PdfSchema) ασύγχρονη def get_data(): επιστροφή αναμονής service.get_big_data() @apì.get("/download") ασύγχρονη def download(): με ανοιχτό("big.pdf", "rb") ως f: data = f.read() επιστροφή Response(content=data, media_type="application/pdf") def heavy_pdf_parse(data: bytes) -> dict: # CPU-heavy λογική επιστρέφει {"μέγεθος": len(data)} @post("/parse") ασύγχρονη def parse(file: UploadFile): περιεχόμενο = περιμένω file.read() αποτέλεσμα = heavy_pdf_parse(περιεχόμενο) επιστροφή αποτέλεσμα @apì.get("/users") ασύγχρονη def get_users(): χρήστες = αναμονή repo.get_users() αποτέλεσμα = [] για u σε χρήστες: posts = αναμονή repo.get_posts(u["id"]) αποτέλεσμα.append({"user": u, "posts": posts}) επιστροφή αποτέλεσμα @apì.get("/download-two") ασύγχρονη def download_two(): def iterfile(): με ανοιχτό("big.pdf", "rb") ως f: yield from f επιστροφή StreamingResponse(iterfile(), media_type="application/pdf") κλάση service: @staticmethod async def get_big_data(): επιστροφή { "filename": "file.pdf", "content_type": "application/pdf", "data": base64.b64encode(b"fake").decode(), } κλάση repo: @staticmethod async def get_users(): επιστροφή [{"id": 1}, {"id": 2}] @staticmethod async def get_posts(user_id: int): επιστροφή [{"id": 1, "user id": user_id}]

Εταιρείες όπου ρωτήθηκαν
СБЕРСБЕР

Απάντηση από AI

sobes.tech AI

В представленном коде есть несколько важных моментов, которые стоит обсудить:

  1. Передача больших PDF в base64 в JSON (PdfSchema):

    • Кодирует PDF в base64 и передаёт как строку. Это неэффективно для больших файлов (10 Мб и больше), так как base64 увеличивает размер примерно на 33%.
    • Лучше отдавать файлы напрямую через StreamingResponse, как в /download и /download-two.

  2. Отдача файла через Response и StreamingResponse:

    • В /download файл читается целиком в память, что плохо для больших файлов.
    • В /download-two используется генератор iterfile(), который читает файл по частям и отдаёт потоково — это более оптимально.

  3. CPU-heavy функция heavy_pdf_parse:

    • Если парсинг занимает много CPU, стоит рассмотреть вынесение этой логики в отдельный воркер или использовать асинхронные очереди, чтобы не блокировать event loop.

  4. Асинхронные запросы в /users:

    • В цикле для каждого пользователя вызывается await repo.get_posts(u["id"]), что последовательно и может быть медленно.
    • Лучше запускать все запросы параллельно через asyncio.gather для ускорения:
import asyncio

@app.get("/users")
async def get_users():
    users = await repo.get_users()

    async def get_user_posts(u):
        posts = await repo.get_posts(u["id"])
        return {"user": u, "posts": posts}

    result = await asyncio.gather(*(get_user_posts(u) for u in users))
    return result
  1. Валидация входных данных:
    • В коде нет валидации входящих данных, например, для /parse можно добавить Pydantic-модель или проверку типа файла.

В целом, код демонстрирует базовые приёмы работы с FastAPI, но для продакшена стоит улучшить обработку больших файлов, параллелизм запросов и валидацию.

ΠροηγούμενοςΕπόμενο