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 erhebliche Verbesserung gegenüber dem Standard-Encoder von FastAPI.

Anpassen der Antwortkodierungen:

Durch Umgehen des Standard-Encoders von FastAPI und 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 konvertiert den DataFrame in einen JSON-String, wodurch unnötige Konvertierungen vermieden und die Effizienz gesteigert werden.

Streaming von Daten bei Speicherproblemen:

In Fällen, in denen Speicherbeschränkungen aufgrund übermäßiger Speicherkapazität auftreten Wenn Sie Daten benötigen, sollten Sie Streaming-Techniken in Betracht ziehen. Durch die inkrementelle Rückgabe der Daten können Speicherprobleme wirksam 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.