Bagaimana untuk Mengoptimumkan FastAPI untuk Pemulangan Data JSON yang Cekap?

Pengoptimuman FastAPI untuk Mengembalikan Data JSON Besar

Memulangkan set data JSON yang luas melalui FastAPI boleh menjadi tugas yang memakan masa. Untuk menangani kesesakan ini, kami meneroka pendekatan alternatif yang meningkatkan prestasi.

Mengenalpasti Bottleneck:

Pendekatan awal menghuraikan fail Parket ke dalam JSON menggunakan json.dumps( ) dan json.loads() adalah tidak cekap. Pengekod JSON lalai FastAPI memperkenalkan overhed yang ketara.

Pengekod Alternatif:

Satu penyelesaian ialah menggunakan pengekod JSON yang lebih pantas seperti orjson atau ujson. Alternatif ini menawarkan peningkatan yang ketara berbanding pengekod lalai FastAPI.

Menyesuaikan Pengekodan Respons:

Dengan memintas pengekod lalai FastAPI dan menukar data secara terus kepada JSON dalam respons, kami boleh mengoptimumkan proses pengekodan. Ini memerlukan penciptaan kelas APIRoute tersuai yang mengatasi pengendali laluan dan mengukur masa tindak balas.

Memanfaatkan Pengekod JSON Pandas:

Menggunakan kaedah to_json() Pandas terus dalam FastAPI menyediakan prestasi cemerlang. Kaedah ini menukarkan DataFrame kepada rentetan JSON, mengelakkan penukaran yang tidak perlu dan meningkatkan kecekapan.

Menstrim Data jika Kebimbangan Memori:

Dalam kes di mana kekangan memori timbul akibat berlebihan data, pertimbangkan teknik penstriman. Mengembalikan data secara berperingkat boleh mengurangkan isu ingatan dengan berkesan.

Penyelesaian Alternatif: Dask

Untuk set data yang sangat besar, pertimbangkan untuk menggunakan Dask, perpustakaan khusus yang direka untuk mengendalikan volum sedemikian. Kaedah read_parquet() Dask membenarkan penyepaduan yang lancar dengan fail Parket.

Pertimbangan Tambahan:

Jika memaparkan data pada penyemak imbas menyebabkan kelewatan, tetapkan pengepala Pelupusan Kandungan dengan parameter lampiran menggesa penyemak imbas untuk memuat turun data dan bukannya memberikannya. Selain itu, memastikan bahawa parameter laluan ditentukan apabila menggunakan kaedah to_json() atau to_csv() dalam Pandas menghalang potensi masalah memori dengan mengelakkan storan dalam memori set data yang besar.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengoptimumkan FastAPI untuk Pemulangan Data JSON yang Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!