FastAPI-Optimierung für die Rückgabe großer JSON-Daten
Die Rückgabe großer JSON-Datensätze über FastAPI kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein. Um diesen Engpass zu beheben, untersuchen wir alternative Ansätze, die die Leistung verbessern.
Identifizierung des Engpasses:
Der anfängliche Ansatz des Parsens der Parquet-Datei in JSON mithilfe von json.dumps( ) und json.loads() ist ineffizient. Der Standard-JSON-Encoder von FastAPI führt zu einem erheblichen Overhead.
Alternative Encoder:
Eine Lösung besteht darin, schnellere JSON-Encoder wie orjson oder ujson zu verwenden. Diese Alternativen bieten eine wesentliche Verbesserung gegenüber dem Standard-Encoder von FastAPI.
Anpassen der Antwortkodierungen:
Durch die Umgehung des Standard-Encoders von FastAPI und die direkte Konvertierung der Daten in JSON innerhalb der Antwort können wir kann den Codierungsprozess optimieren. Dies erfordert die Erstellung einer benutzerdefinierten APIRoute-Klasse, die den Route-Handler überschreibt und die Antwortzeit misst.
Nutzung des Pandas JSON-Encoders:
Verwendung der to_json()-Methode von Pandas direkt darin FastAPI bietet hervorragende Leistung. Diese Methode wandelt den DataFrame in einen JSON-String um, wodurch unnötige Konvertierungen vermieden und die Effizienz gesteigert werden.
Streaming von Daten bei Speicherproblemen:
In Fällen, in denen aufgrund übermäßiger Speicherkapazität Einschränkungen auftreten Wenn Sie Daten benötigen, sollten Sie Streaming-Techniken in Betracht ziehen. Durch die inkrementelle Rückgabe der Daten können Speicherprobleme effektiv gemindert werden.
Alternative Lösung: Dask
Für außergewöhnlich große Datensätze sollten Sie die Verwendung von Dask in Betracht ziehen, einer speziellen Bibliothek, die für die Verarbeitung solcher Mengen entwickelt wurde. Die read_parquet()-Methode von Dask ermöglicht eine nahtlose Integration mit Parquet-Dateien.
Zusätzliche Überlegungen:
Wenn die Anzeige der Daten im Browser zu Verzögerungen führt, setzen Sie den Content-Disposition-Header mit dem Anhangsparameter fordert den Browser auf, die Daten herunterzuladen, anstatt sie zu rendern. Darüber hinaus verhindert die Sicherstellung, dass der Pfadparameter angegeben wird, wenn die Methoden to_json() oder to_csv() in Pandas verwendet werden, potenzielle Speicherprobleme, indem die Speicherung des großen Datensatzes im Arbeitsspeicher vermieden wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimiert man FastAPI für effiziente JSON-Datenrückgaben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!