Otimização FastAPI para retornar grandes dados JSON

Retornar grandes conjuntos de dados JSON por meio do FastAPI pode ser uma tarefa demorada. Para resolver esse gargalo, exploramos abordagens alternativas que melhoram o desempenho.

Identificando o gargalo:

A abordagem inicial de analisar o arquivo Parquet em JSON usando json.dumps( ) e json.loads() é ineficiente. O codificador JSON padrão da FastAPI introduz uma sobrecarga significativa.

Codificadores alternativos:

Uma solução é empregar codificadores JSON mais rápidos, como orjson ou ujson. Essas alternativas oferecem uma melhoria substancial em relação ao codificador padrão do FastAPI.

Personalizando codificações de resposta:

Ao ignorar o codificador padrão do FastAPI e converter diretamente os dados em JSON na resposta, nós pode otimizar o processo de codificação. Isso envolve a criação de uma classe APIRoute personalizada que substitui o manipulador de rota e mede o tempo de resposta.

Aproveitando o codificador JSON do Pandas:

Usando o método to_json() do Pandas diretamente dentro FastAPI oferece excelente desempenho. Este método converte o DataFrame em uma string JSON, evitando conversões desnecessárias e aumentando a eficiência.

Streaming Data if Memory Concerns:

Em casos em que surgem restrições de memória devido ao dados, considere técnicas de streaming. Retornar os dados de forma incremental pode mitigar problemas de memória de forma eficaz.

Solução alternativa: Dask

Para conjuntos de dados excepcionalmente grandes, considere utilizar Dask, uma biblioteca especializada projetada para lidar com tais volumes. O método read_parquet() do Dask permite uma integração perfeita com arquivos Parquet.

Considerações adicionais:

Se a exibição dos dados no navegador causar atrasos, definir o cabeçalho Content-Disposition com o parâmetro attachment solicita que o navegador baixe os dados em vez de renderizá-los. Além disso, garantir que o parâmetro path seja especificado ao usar os métodos to_json() ou to_csv() no Pandas evita possíveis problemas de memória, evitando o armazenamento na memória do grande conjunto de dados.