대규모 JSON 데이터 반환을 위한 FastAPI 최적화

FastAPI를 통해 방대한 JSON 데이터 세트를 반환하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다. 이 병목 현상을 해결하기 위해 우리는 성능을 향상시키는 대체 접근 방식을 탐색합니다.

병목 현상 식별:

json.dumps( ) 및 json.loads()는 비효율적입니다. FastAPI의 기본 JSON 인코더는 상당한 오버헤드를 발생시킵니다.

대체 인코더:

한 가지 해결책은 orjson 또는 ujson과 같은 더 빠른 JSON 인코더를 사용하는 것입니다. 이러한 대안은 FastAPI의 기본 인코더에 비해 상당한 개선을 제공합니다.

응답 인코딩 사용자 정의:

FastAPI의 기본 인코더를 우회하고 응답 내에서 데이터를 JSON으로 직접 변환함으로써 인코딩 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 여기에는 경로 핸들러를 재정의하고 응답 시간을 측정하는 사용자 정의 APIRoute 클래스가 생성됩니다.

Pandas JSON 인코더 활용:

Pandas의 to_json() 메소드를 내에서 직접 사용 FastAPI는 뛰어난 성능을 제공합니다. 이 방법은 DataFrame을 JSON 문자열로 변환하여 불필요한 변환을 피하고 효율성을 높입니다.

메모리 문제가 있는 경우 데이터 스트리밍:

과도한 데이터로 인해 메모리 제약이 발생하는 경우 데이터가 있는 경우 스트리밍 기술을 고려하세요. 데이터를 증분적으로 반환하면 메모리 문제를 효과적으로 완화할 수 있습니다.

대체 솔루션: Dask

매우 큰 데이터 세트의 경우 이러한 볼륨을 처리하도록 설계된 특수 라이브러리인 Dask를 활용하는 것이 좋습니다. Dask의 read_parquet() 메서드를 사용하면 Parquet 파일과 원활하게 통합할 수 있습니다.

추가 고려 사항:

브라우저에 데이터를 표시하면 지연이 발생하는 경우 Content-Disposition 헤더를 설정하세요. attachment 매개변수를 사용하면 데이터를 렌더링하는 대신 데이터를 다운로드하라는 메시지가 브라우저에 표시됩니다. 또한 Pandas에서 to_json() 또는 to_csv() 메서드를 사용할 때 경로 매개 변수를 지정하면 대규모 데이터 세트의 메모리 내 저장을 방지하여 잠재적인 메모리 문제를 방지할 수 있습니다.