効率的に JSON データを返すために FastAPI を最適化するには?

大規模な JSON データを返すための FastAPI の最適化

FastAPI を介して膨大な JSON データセットを返すのは、時間のかかる作業になる可能性があります。このボトルネックに対処するために、パフォーマンスを向上させる代替アプローチを検討します。

ボトルネックの特定:

json.dumps() を使用して Parquet ファイルを JSON に解析する最初のアプローチ) と json.loads() は非効率的です。 FastAPI のデフォルトの JSON エンコーダでは、重大なオーバーヘッドが発生します。

代替エンコーダ:

解決策の 1 つは、orjson や ujson などのより高速な JSON エンコーダを採用することです。これらの代替手段は、FastAPI のデフォルト エンコーダに比べて大幅な改善を提供します。

レスポンス エンコーディングのカスタマイズ:

FastAPI のデフォルト エンコーダをバイパスし、レスポンス内でデータを JSON に直接変換することで、エンコードプロセスを最適化できます。これには、ルート ハンドラーをオーバーライドして応答時間を測定するカスタム APIRoute クラスの作成が必要です。

Pandas JSON エンコーダーの活用:

Pandas の to_json() メソッドを内部で直接使用するFastAPI は優れたパフォーマンスを提供します。このメソッドは、DataFrame を JSON 文字列に変換し、不必要な変換を回避し、効率を高めます。

メモリが懸念される場合のデータのストリーミング:

過度のメモリ制約が発生した場合データについては、ストリーミング技術を検討してください。データを段階的に返すと、メモリの問題を効果的に軽減できます。

代替解決策: Dask

非常に大きなデータセットの場合は、そのようなボリュームを処理するように設計された特殊なライブラリである Dask の利用を検討してください。 Dask の read_parquet() メソッドを使用すると、Parquet ファイルとのシームレスな統合が可能になります。

追加の考慮事項:

ブラウザでのデータの表示に遅延が発生する場合は、Content-Disposition ヘッダーを設定します。 Attachment パラメーターを使用すると、ブラウザーはデータをレンダリングする代わりにダウンロードするように求められます。さらに、Pandas で to_json() または to_csv() メソッドを使用するときに path パラメーターが指定されていることを確認すると、大規模なデータセットのメモリ内ストレージが回避され、潜在的なメモリの問題が回避されます。

以上が効率的に JSON データを返すために FastAPI を最適化するには?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。