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Web Day 14 檔案上傳與靜態檔案

Web Day 14 檔案上傳與靜態檔案

執行需求：CPU 可跑。前幾天我們處理的是純文字資料（JSON、密碼、token），今天進入「檔案」的世界。你會學到 FastAPI 的 UploadFile 與 File 怎麼處理使用者上傳的頭像或附件、怎麼限制檔案大小與 MIME 型別、怎麼用隨機檔名避免衝突與覆寫攻擊，以及 StaticFiles 怎麼把上傳後的檔案透過 URL 對外提供。最後我們會做完整的「使用者頭像上傳 → 儲存 → 透過 URL 顯示」流程，這是後續「預約管理系統」中客戶頭像與預約附件功能的基礎。

引言

後端 API 處理的資料大致分兩類：純文字（JSON、表單欄位）與二進位檔案（圖片、PDF、影片）。到目前為止，我們處理的都是純文字。但真實世界的應用幾乎都需要處理檔案：社群平台要存使用者頭像、電商網站要存商品照片、教育平台要讓學生交作業 PDF、預約系統要讓店家上傳服務照片。如果後端不處理檔案，前端只能把檔案編碼成 base64 塞進 JSON，不僅浪費頻寬，記憶體也吃很重。

FastAPI 對檔案處理有兩種層次的支援：第一種是 File 與 Form，處理傳統 multipart/form-data 上傳；第二種是 UploadFile，把上傳的檔案包成一個非同步可讀的物件，搭配 spooled temporary file 機制，小檔案放記憶體、大檔案自動 spill 到磁碟。對絕大多數應用來說 UploadFile 是正確選擇。我們今天就用它。UploadFile 內部使用 Python 的 SpooledTemporaryFile：當檔案小於某個臨界值（預設 1 MB）時，內容放在記憶體中的 BytesIO，讀取非常快；超過臨界值則自動切換到磁碟上的暫存檔，避免 OOM。這套機制讓 FastAPI 對 100 KB 的頭像與 1 GB 的影片都能用同一支 API 處理，開發者不必為不同大小的檔案寫兩套程式。

今天的目標有四個：第一，理解 UploadFile 的設計與限制；第二，建立「上傳頭像」端點，含大小、MIME 型別、檔名安全檢查；第三，建立 StaticFiles 把上傳目錄對外提供為靜態 URL；第四，把檔案路徑存進 User 模型，讓前端可以用統一的 URL 顯示頭像。整個流程會接上昨天的認證系統（必須登入才能上傳），也會用到昨天的 Alembic 遷移（新增頭像欄位）。

檔案上傳的安全前提

在談怎麼寫程式之前，先談四個檔案上傳的資安原則，這些不是技術細節而是「觀念」，漏一個就可能出大事。第一，「絕對不信任使用者上傳的檔名」。使用者可能送 ../../../etc/passwd 試圖覆寫系統檔案，或送 shell.php.jpg 試圖讓 Apache 把 JPEG 當 PHP 執行。我們必須自己產生隨機檔名，只保留副檔名作為提示。第二，「絕對不信任使用者上傳的 MIME 型別」。瀏覽器送的 Content-Type 是使用者可控的，攻擊者可以送 Content-Type: image/jpeg 但實際內容是 JavaScript。我們必須讀檔案的「magic bytes」（檔頭的幾個位元組）來驗證真實型別。第三，「限制檔案大小」。沒有上限的上傳會被用來灌爆磁碟、發動 DoS 攻擊。我們要在接收階段就拒絕過大的檔案，不要等整個檔案都讀完才檢查。第四，「不要把上傳目錄設成可執行」。即使你擋掉了 .php、.exe，使用者還是可能塞 .htaccess、.svg（SVG 內含 JavaScript）。把上傳目錄放在專門的 static 路徑下，且絕對不允許伺服器把這個路徑當程式執行。

這四個原則今天都會實作到位。順帶一提，「上傳後的檔案要怎麼存」有三種主流做法：第一種是存到本機磁碟（適合中小型應用、單機部署）；第二種是存到物件儲存服務（AWS S3、GCP Cloud Storage、Azure Blob，適合大型應用、CDN 整合）；第三種是存到資料庫（不建議，除非檔案很小且數量少）。我們今天用本機磁碟，後續貫穿專案會在 Day 41「Docker Compose 一鍵上線」提到怎麼切換到 S3 相容儲存。S3 相容儲存的優勢除了無限容量（相對於本機磁碟），還有「預簽章 URL」機制：可以產生一個 15 分鐘有效的 URL，讓前端直接 PUT 檔案到 S3，繞過 FastAPI 這層。這對大檔案（影片、原始照片）特別有用，省下 FastAPI 的 CPU 與頻寬。我們今天用本機磁碟，原因是「開發階段本機最簡單」，但部署時請務必評估是否要切換。

UploadFile 的基本用法

先看一支最小可運作的檔案上傳端點：

# app/routers/files.py
import os

from fastapi import APIRouter, File, UploadFile

router = APIRouter(prefix="/files", tags=["files"])

UPLOAD_DIR = "./uploads"


@router.post("/upload")
async def upload(file: UploadFile = File(...)) -> dict:
    # 最簡單的版本：直接把檔案內容寫到磁碟
    content = await file.read()
    save_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, file.filename or "unnamed")
    with open(save_path, "wb") as f:
        f.write(content)
    return {"filename": file.filename, "size": len(content)}

這個範例暴露了三個嚴重問題：第一，完全沒檢查檔案大小，使用者可以送 10 GB 的檔案；第二，直接用使用者送的 file.filename，可能含路徑穿越字元；第三，沒檢查 MIME 型別，攻擊者可以塞 .exe 當作 .jpg 上傳。我們接下來要把這三個洞補起來。

檔案大小限制

FastAPI 的 UploadFile 預設沒有大小限制，要靠我們自己在讀檔時檢查：

# app/routers/files.py（加入大小限制）
MAX_FILE_SIZE = 5 * 1024 * 1024  # 5 MB


@router.post("/upload")
async def upload(file: UploadFile = File(...)) -> dict:
    # 分段讀取，每段檢查累計大小
    total = 0
    chunks = []
    while chunk := await file.read(1024 * 64):  # 每次讀 64 KB
        total += len(chunk)
        if total > MAX_FILE_SIZE:
            # 超過限制直接拒絕，不繼續讀
            raise ValidationFailedError(
                message=f"檔案大小超過限制（{MAX_FILE_SIZE // (1024 * 1024)} MB）",
                details={"max_size": MAX_FILE_SIZE},
            )
        chunks.append(chunk)

    content = b"".join(chunks)
    return {"filename": file.filename, "size": total}

分塊讀取（read(64 * 1024)）並在累積超過上限時立刻中斷，這樣即使攻擊者送 100 GB 的檔案，我們也只會讀前幾 MB 就拒絕，伺服器記憶體不會被吃光。ValidationFailedError 是 Web Day 10 設計的 422 例外，這裡剛好對應「檔案太大」這種語意錯誤。

MIME 型別驗證

瀏覽器送的 Content-Type 是不可信的。我們用 Python 標準庫的 imghdr 與 struct 檢查檔頭的 magic bytes：

# app/security.py（新增檔案型別檢查）
import struct

ALLOWED_IMAGE_TYPES = {
    # MIME: (副檔名, magic bytes 檢查函式)
    "image/jpeg": (".jpg", lambda b: b[:3] == b"\xff\xd8\xff"),
    "image/png": (".png", lambda b: b[:8] == b"\x89PNG\r\n\x1a\n"),
    "image/gif": (".gif", lambda b: b[:6] in (b"GIF87a", b"GIF89a")),
    "image/webp": (".webp", lambda b: b[:4] == b"RIFF" and b[8:12] == b"WEBP"),
}


def detect_image_type(head_bytes: bytes) -> str | None:
    # 從檔頭判斷真實的圖片型別
    for mime, (_, check) in ALLOWED_IMAGE_TYPES.items():
        if check(head_bytes):
            return mime
    return None

這個函式接收檔案開頭的若干位元組，檢查是否符合已知圖片格式的 magic bytes。JPEG 開頭是 FF D8 FF、PNG 是 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A、GIF 是 GIF87a 或 GIF89a、WEBP 是 RIFF + 4 bytes 任意 + WEBP。攻擊者就算把惡意檔案命名為 image.jpg 並設 Content-Type: image/jpeg，magic bytes 對不上就會被拒絕。注意 magic bytes 檢查只能「過濾掉明顯偽裝的檔案」，對於精心製作的 polyglot 檔案（例如同時是合法 JPEG 與合法 PHP）就無能為力。實務上更穩的做法是「不允許任何瀏覽器可執行的型別」，並搭配「上傳目錄不可執行」的伺服器設定，雙重保險。

隨機檔名與路徑安全

即使做了型別檢查，仍然不該用使用者送的檔名。我們用 Python 的 secrets 模組產生隨機字串當檔名：

# app/security.py（新增隨機檔名）
import secrets


def generate_safe_filename(original_name: str, mime: str) -> str:
    # 用隨機字串當主檔名，只保留 mime 對應的副檔名
    ext = ALLOWED_IMAGE_TYPES[mime][0]
    random_part = secrets.token_urlsafe(16)
    return f"{random_part}{ext}"


def is_safe_filename(name: str) -> bool:
    # 檢查檔名是否含路徑穿越或特殊字元
    if not name:
        return False
    if "/" in name or "\\" in name:
        return False
    if name.startswith("."):  # 不允許 .htaccess、.git 等
        return False
    return True

secrets.token_urlsafe(16) 產生 16 位元組的隨機資料、Base64 編碼後約 22 字元，碰撞機率在 10 億筆檔案中仍然微乎其微。副檔名從我們自己的對照表拿，不從使用者送的檔名推斷，這樣使用者送 evil.php 也只會被存成 abc123.jpg，無法被當作 PHP 執行。

完整的上傳端點

把所有東西組起來，建立一支「上傳使用者頭像」的端點（接上昨天的認證）：

# app/routers/files.py（完整版）
import os

from fastapi import APIRouter, Depends, File, UploadFile
from sqlmodel import Session

from app.db import get_session
from app.dependencies import CurrentUser
from app.errors import ValidationFailedError
from app.models import User
from app.security import (
    detect_image_type,
    generate_safe_filename,
)

router = APIRouter(prefix="/files", tags=["files"])

UPLOAD_DIR = "./uploads"
MAX_FILE_SIZE = 5 * 1024 * 1024


@router.post("/avatar")
async def upload_avatar(
    file: UploadFile = File(...),
    user: CurrentUser = None,
    session: Session = Depends(get_session),
) -> dict:
    # 1. 檢查 Content-Type（基本防線；真正的驗證靠 magic bytes）
    if file.content_type not in (
        "image/jpeg", "image/png", "image/gif", "image/webp"
    ):
        raise ValidationFailedError(message="不支援的檔案型別")

    # 2. 分塊讀取並檢查大小
    total = 0
    chunks = []
    while chunk := await file.read(1024 * 64):
        total += len(chunk)
        if total > MAX_FILE_SIZE:
            raise ValidationFailedError(
                message=f"檔案大小超過 {MAX_FILE_SIZE // (1024 * 1024} MB 上限"
            )
        chunks.append(chunk)
    content = b"".join(chunks)

    # 3. 用 magic bytes 驗證真實型別
    detected = detect_image_type(content[:32])
    if detected is None:
        raise ValidationFailedError(message="檔案內容不是有效的圖片")

    # 4. 產生安全檔名並寫入磁碟
    os.makedirs(UPLOAD_DIR, exist_ok=True)
    safe_name = generate_safe_filename(file.filename or "avatar", detected)
    save_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, safe_name)
    with open(save_path, "wb") as f:
        f.write(content)

    # 5. 把檔案路徑存進使用者模型
    user.avatar_url = f"/static/avatars/{safe_name}"
    session.add(user)
    session.commit()

    return {"avatar_url": user.avatar_url, "size": total}

這支端點把前面講的所有原則都實作到位：先看 Content-Type 做初步過濾（不必每個位元組都檢查，省資源）；分塊讀取並檢查大小；用 magic bytes 驗證真實型別（這才是真正的把關）；隨機檔名寫入磁碟；最後把對外的 URL 存進使用者模型。前端拿到 avatar_url 直接放在 <img src=""> 就能顯示。

注意我們需要在 User 模型加 avatar_url 欄位，並跑一支 Alembic 遷移把欄位加到資料庫（昨天的搬遷流程）：

# app/models.py（新增欄位）
class User(SQLModel, table=True):
    id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True)
    email: str = Field(index=True, unique=True)
    password_hash: str
    is_active: bool = Field(default=True)
    role: UserRole = Field(default=UserRole.USER)
    created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.utcnow)
    # 新增：使用者頭像的對外 URL
    avatar_url: Optional[str] = Field(default=None)

然後跑遷移：

alembic revision --autogenerate -m "add user avatar_url"
alembic upgrade head

用 StaticFiles 提供靜態檔案

檔案寫到磁碟後，前端怎麼存取？最簡單的做法是用 FastAPI 內建的 StaticFiles：

# app/main.py（掛上 StaticFiles）
import os

from fastapi import FastAPI
from fastapi.staticfiles import StaticFiles

from app.exception_handlers import register_exception_handlers
from app.routers import admin, auth, files, heroes, users

app = FastAPI(title="Web Day 14 範例", version="0.1.0")
register_exception_handlers(app)

# 確保上傳目錄存在
os.makedirs("./uploads/avatars", exist_ok=True)

# 把 /static/avatars/ 路徑對應到 ./uploads/avatars/ 目錄
app.mount(
    "/static/avatars",
    StaticFiles(directory="./uploads/avatars"),
    name="avatars",
)

# 註冊路由
app.include_router(auth.router, prefix="/api")
app.include_router(users.router, prefix="/api")
app.include_router(heroes.router, prefix="/api")
app.include_router(admin.router, prefix="/api")
app.include_router(files.router, prefix="/api")

app.mount(...) 把 /static/avatars/abc123.jpg 對應到磁碟上的 ./uploads/avatars/abc123.jpg。FastAPI 會自動處理 HTTP range requests（瀏覽器下載大檔案時分段請求）、ETag（快取驗證）、Content-Type 推斷。實務上你會想讓 Nginx 或 CDN 在前面代理這個路徑，本機 FastAPI 直接服務靜態檔案的效率在生產環境可能不夠。

注意我們把 static 路徑掛在 /static/avatars 而非 /：這樣可以避免「使用者上傳的 admin.html 覆寫了你的管理後台路徑」。把每種資源放在獨立的命名空間（/static/avatars/、/static/attachments/）是業界常見做法。

驗證上傳與顯示

啟動服務（命令列）：

uvicorn app.main:app --reload --port 8000

用 httpx 模擬完整流程（這裡假設你有一個本地檔案 test.png，可以用任何 100×100 像素的 PNG）：

# test_upload.py
import httpx

BASE = "http://127.0.0.1:8000/api"

with httpx.Client(base_url=BASE, timeout=10.0) as client:
    # 登入取得 token
    r = client.post(
        "/auth/login",
        json={"email": "alice@example.com", "password": "AliceP@ss-2025"},
    )
    token = r.json()["access_token"]
    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}

    # 上傳一張測試 PNG（這裡示範最小可用的 PNG）
    # 真實測試時請用實際圖檔
    png_bytes = (
        b"\x89PNG\r\n\x1a\n"  # PNG magic
        + b"\x00" * 100  # 假裝是 PNG 內容
    )
    files = {"file": ("avatar.png", png_bytes, "image/png")}
    r = client.post("/files/avatar", files=files, headers=headers)
    print(f"上傳：{r.status_code}", r.json())
    # 輸出（範例）：
    # 200 {'avatar_url': '/static/avatars/xyz123.jpg', 'size': 108}

    # 嘗試存取剛剛上傳的 URL
    avatar_url = r.json()["avatar_url"]
    full_url = f"http://127.0.0.1:8000{avatar_url}"
    r = client.get(full_url)
    print(f"存取頭像：{r.status_code}, content-type={r.headers.get('content-type')}")
    # 輸出（範例）：200, content-type=image/jpeg

    # 嘗試上傳偽裝的圖片（magic bytes 對不上）
    fake_bytes = b"MZ\x00\x00" + b"\x00" * 100  # 看起來像 PE 執行檔
    files = {"file": ("evil.jpg", fake_bytes, "image/jpeg")}
    r = client.post("/files/avatar", files=files, headers=headers)
    print(f"偽裝上傳：{r.status_code}", r.json())
    # 輸出（範例）：
    # 422 {'error': {'code': 'VALIDATION_FAILED', ...}}

三個情境：合法上傳、存取頭像 URL、偽裝型別拒絕。前兩個驗證 happy path 與 static 服務，第三個驗證資安把關。實務上你還會想加上「檔案總量限制」：每位使用者最多只能上傳 N 張頭像、超過就刪除最舊的，避免被當作免費圖床濫用。這套機制可以用一個簡單的 SQL 查詢 + cron job 實作，或者在每次上傳時直接檢查並刪除。我們今天不做這層，但記得在正式部署時補上。

常見錯誤與踩雷

第一個最常見的踩雷是「UploadFile.read() 不帶參數一次讀全部」。很多人寫成 content = await file.read()，這樣使用者送 10 GB 檔案時，伺服器會嘗試把它整個讀進記憶體。我們今天用分塊讀取 read(64 * 1024) 並即時檢查大小，避免這種 DoS 風險。

第二個是「把使用者送的 filename 當成最終檔名」。即使加了路徑穿越檢查，仍可能有 Unicode 變形攻擊（例如全形斜線、null byte 注入）。最安全的做法是完全不信任使用者送的檔名，自己產生隨機字串。檔案的「副檔名」也只從我們自己的對照表拿，不從 os.path.splitext(filename)[1] 推斷。

第三個是「忘記設定上傳目錄的權限」。把 ./uploads/ 設成 755、檔案設成 644 是基本要求。如果整個專案目錄都被 Web 伺服器可寫，攻擊者塞進來的 PHP 或 Python 檔案可能會被執行。在 Docker 環境下，可以把 ./uploads/ 放在獨立的 volume，避免污染應用程式碼目錄。

第四個是「忘記處理 Content-Disposition 與中文檔名」。瀏覽器下載時如果檔名是中文，可能出現亂碼。我們今天的隨機檔名都是 ASCII，不會遇到這問題；但若未來要支援使用者下載自己上傳的檔案（保留原始檔名），記得用 Content-Disposition: attachment; filename*=UTF-8''... 這種 RFC 5987 編碼。

效能與實務提醒

檔案上傳的效能瓶頸通常在「寫入磁碟」這一步。SSD 隨機寫入的 IOPS 通常是幾萬到幾十萬，對中小型應用（每秒數百次上傳）綽綽有餘。但如果你要做「影音平台」這類高頻大檔案場景，本機磁碟就不夠了，要改用 S3 之類的物件儲存。FastAPI 對 S3 的整合很直接：用 aioboto3（非同步 S3 client）呼叫 put_object，整個上傳變成「前端 → FastAPI → S3」的串流，磁碟完全不沾。本機 SSD 在連續寫入時可以到每秒 500 MB 以上，但隨機小檔案（頭像、文件）的 IOPS 會掉到幾千次/秒，這對一般網站足夠，但遇到「使用者批量匯入照片」這種場景就要排隊。SSD 容量擴充成本也高，一台 4 TB 的 NVMe SSD 價格遠高於 S3 1 TB 月租。

另一個效能議題是「StaticFiles 不適合服務大型檔案」。它每次都把整個檔案讀進記憶體再回應，對於 100 MB 以上的影片或 PDF 會吃光 RAM。生產環境應該讓 Nginx 或 CDN 直接服務 /static/ 路徑，FastAPI 只負責 API 邏輯。Day 33「反向代理」會示範這個架構。

最後是「CDN 與快取」。如果你用 S3，可以直接綁 CloudFront 或 Cloudflare，讓靜態檔案走 CDN，使用者從最近的節點下載，速度比從你的伺服器拉快非常多。我們今天的範例用本機磁碟，後續專案篇會在 Day 41 改用 S3 + CloudFront。CDN 的另一個好處是「邊緣快取」：同一張頭像可能被數百位使用者請求，CDN 會在邊緣節點保留一份，後續請求不必回源，大幅降低你的伺服器負擔。在 Cloudflare 設定「標準快取」可以讓靜態資源的快取命中率提升到 90% 以上，這對成本與速度都是顯著改善。

小結

今天把後端從「純文字」延伸到「檔案」。我們用 FastAPI 的 UploadFile 處理上傳、用 magic bytes 驗證真實型別、用隨機檔名避免攻擊、用 StaticFiles 對外提供靜態 URL。所有資安原則（不信任使用者檔名、不信任 Content-Type、限制大小、不讓上傳目錄可執行）都實作到位，並把檔案路徑存進 User 模型讓前端統一存取。整個系統接上了昨天的 JWT 認證（必須登入才能上傳）與昨天的 Alembic 遷移（新增 avatar_url 欄位）。明天進入安全主題的最後一篇：輸入防護（CORS、SQL 注入、XSS），把後端對外來資料的最後一道防線建立起來。

結語

今天把檔案處理的基礎打好了。明天進入安全主題的最後一篇「輸入防護」，把後端對「使用者輸入」的整體防護做一次整合。你會學到 CORS 為什麼對純 API 不太需要、但在前後端分離架構下要做什麼設定；SQL 注入在我們用 SQLModel 與 ORM 的前提下其實不會發生，但要怎麼證明這件事；XSS 主要靠前端 escape，但後端能做哪些事降低風險；以及 FastAPI 內建的 CORSMiddleware 怎麼設定。明天收尾之後，安全主題的四篇（密碼、JWT、角色、輸入防護）就完整了，接下來進入品質主題的測試篇。

延伸資源

  • FastAPI 官方文件：Request Files（0.116，2025）：https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/request-files/
  • FastAPI 官方文件：Static Files（0.116，2025）：https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/static-files/
  • OWASP 檔案上傳 cheat sheet（2025）：https://cheatsheetseries.owasp.org/cheatsheets/File_Upload_Cheat_Sheet.html
  • Magic bytes 對照表（Wikipedia，2025）：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_file_signatures
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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