تحسين الأداء لاستجابة JSON في FastAPI باستخدام البيانات الكبيرة

يواجه مستخدمو FastAPI تأخيرات كبيرة عند إرجاع بيانات JSON ضخمة عبر نقاط النهاية. يتضمن الحل الشامل معالجة عدة عوامل، بما في ذلك استرجاع البيانات والتسلسل والعرض من جانب العميل.

استخراج البيانات وقراءتها

كما هو موضح في رمز المثال، البيانات يتم استخراجه في البداية من ملف Parquet باستخدام وظيفة read_parquet() الخاصة بـ Pandas، والتي تقوم بتحويل البيانات إلى Pandas DataFrame. لتعزيز الكفاءة، فكر في استخدام المكتبات البديلة مثل Dask، المصممة خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن لطريقة read_parquet() الخاصة بـ Dask تحسين سرعة قراءة البيانات بشكل كبير.

تسلسل JSON

أثبتت خطوة تسلسل JSON اللاحقة أنها عنق الزجاجة الرئيسي للأداء. افتراضيًا، يستخدم FastAPI وظيفة json.dumps()‎ القياسية في Python، مما يؤدي إلى أداء دون المستوى الأمثل. لتسريع هذه العملية، يمكن استخدام برامج تشفير JSON بديلة مثل orjson أو ujson، مما يقلل بشكل كبير من أوقات التسلسل.

تحسين نوع الاستجابة

في سيناريوهات معينة، يتم إرجاع Pandas DataFrame نظرًا لأن استجابة JSON قد تؤدي إلى مشكلات في الذاكرة بسبب تخصيص ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) لكل من DataFrame ومخرجات JSON. لمعالجة هذه المشكلة، فكر في استخدام df.to_json() دون تحديد مسار ملف، والذي يقوم بتدفق مخرجات JSON مباشرة إلى العميل دون تخزينها في الذاكرة.

العرض من جانب العميل

حتى مع تقنيات التسلسل المحسنة، فإن عرض بيانات كبيرة على المتصفح من جانب العميل يمكن أن يؤدي إلى تأخيرات إضافية بسبب تحليل البيانات وعرضها. للتخفيف من ذلك، استكشف خيارات مثل توفير رابط تنزيل بدلاً من العرض داخل المتصفح، وبالتالي تفريغ معالجة البيانات إلى جهاز العميل.

من خلال تنفيذ هذه التقنيات، يمكن للمطورين تحسين أداء نقاط نهاية FastAPI بشكل كبير. كميات كبيرة من بيانات JSON، مما يضمن تجربة مستخدم سريعة الاستجابة وفعالة.