बड़े डेटा के साथ फास्टएपीआई में JSON प्रतिक्रिया के लिए प्रदर्शन में सुधार

FastAPI उपयोगकर्ताओं को एंडपॉइंट के माध्यम से भारी JSON डेटा लौटाते समय महत्वपूर्ण देरी का सामना करना पड़ता है। एक व्यापक समाधान में डेटा पुनर्प्राप्ति, क्रमांकन और क्लाइंट-साइड डिस्प्ले सहित कई कारकों को संबोधित करना शामिल है।

डेटा निष्कर्षण और पढ़ना

जैसा कि उदाहरण कोड में हाइलाइट किया गया है, डेटा प्रारंभ में पांडा के read_parquet() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक Parquet फ़ाइल से निकाला जाता है, जो डेटा को पांडा डेटाफ़्रेम में परिवर्तित करता है। दक्षता बढ़ाने के लिए, Dashk जैसे वैकल्पिक पुस्तकालयों का उपयोग करने पर विचार करें, जो विशेष रूप से बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। डैस्क की read_parquet() विधि डेटा पढ़ने की गति में उल्लेखनीय रूप से सुधार कर सकती है।

JSON क्रमांकन

बाद में JSON क्रमांकन चरण मुख्य प्रदर्शन बाधा साबित होता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, फास्टएपीआई पायथन के मानक json.dumps() फ़ंक्शन को नियोजित करता है, जिसके परिणामस्वरूप इष्टतम प्रदर्शन नहीं होता है। इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए, वैकल्पिक JSON एनकोडर जैसे कि ऑर्जसन या उज्सन का उपयोग किया जा सकता है, जिससे क्रमांकन समय काफी कम हो जाता है। JSON प्रतिक्रिया के कारण डेटाफ़्रेम और JSON आउटपुट दोनों के लिए RAM आवंटन के कारण मेमोरी संबंधी समस्याएं हो सकती हैं। इसे संबोधित करने के लिए, फ़ाइल पथ निर्दिष्ट किए बिना df.to_json() का उपयोग करने पर विचार करें, जो JSON आउटपुट को मेमोरी में संग्रहीत किए बिना सीधे क्लाइंट पर स्ट्रीम करता है।

क्लाइंट-साइड डिस्प्ले

अनुकूलित क्रमांकन तकनीकों के साथ भी, क्लाइंट-साइड ब्राउज़र पर पर्याप्त डेटा प्रदर्शित करने से डेटा पार्सिंग और रेंडरिंग के कारण अतिरिक्त देरी हो सकती है। इसे कम करने के लिए, इन-ब्राउज़र डिस्प्ले के बजाय डाउनलोड लिंक प्रदान करने जैसे विकल्पों का पता लगाएं, इस प्रकार क्लाइंट की मशीन पर डेटा प्रोसेसिंग को ऑफलोड करें।

इन तकनीकों को लागू करके, डेवलपर्स नाटकीय रूप से फास्टएपीआई एंडपॉइंट्स के प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं बड़ी मात्रा में JSON डेटा, एक प्रतिक्रियाशील और कुशल उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करता है।