تحسين FastAPI لإرجاع بيانات JSON الكبيرة

يمكن أن تكون إرجاع مجموعات بيانات JSON الضخمة من خلال FastAPI مهمة تستغرق وقتًا طويلاً. لمعالجة هذا الاختناق، نستكشف طرقًا بديلة تعمل على تحسين الأداء.

تحديد عنق الزجاجة:

النهج الأولي لتحليل ملف Parquet إلى JSON باستخدام json.dumps( ) و json.loads() غير فعالة. يقدم برنامج تشفير JSON الافتراضي الخاص بـ FastAPI أعباء كبيرة.

برامج التشفير البديلة:

أحد الحلول هو استخدام برامج تشفير JSON أسرع مثل orjson أو ujson. توفر هذه البدائل تحسينًا كبيرًا على برنامج التشفير الافتراضي لـ FastAPI.

تخصيص ترميزات الاستجابة:

من خلال تجاوز برنامج التشفير الافتراضي لـ FastAPI وتحويل البيانات مباشرة إلى JSON ضمن الاستجابة، نحن يمكن تحسين عملية الترميز. يستلزم ذلك إنشاء فئة APIRoute مخصصة تتجاوز معالج المسار وتقيس وقت الاستجابة.

الاستفادة من Pandas JSON Encoder:

في الحالات التي تنشأ فيها قيود الذاكرة بسبب الإفراط في ذلك البيانات، فكر في تقنيات التدفق. يمكن أن يؤدي إرجاع البيانات بشكل متزايد إلى تخفيف مشكلات الذاكرة بشكل فعال.

بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة بشكل استثنائي، فكر في استخدام Dask، وهي مكتبة متخصصة مصممة للتعامل مع مثل هذه الكميات. تسمح طريقة read_parquet() الخاصة بـ Dask بالتكامل السلس مع ملفات Parquet.

إذا كان عرض البيانات على المتصفح يسبب تأخيرات، فاضبط رأس ترتيب المحتوى باستخدام المعلمة المرفقة يطالب المتصفح بتنزيل البيانات بدلاً من عرضها. علاوة على ذلك، فإن التأكد من تحديد معلمة المسار عند استخدام أساليب to_json() أو to_csv() في Pandas يمنع مشكلات الذاكرة المحتملة عن طريق تجنب تخزين مجموعة البيانات الكبيرة في الذاكرة.