如何優化 FastAPI 對大型 JSON 資料的回應時間？

加速FastAPI 對大型JSON 資料的回應

FastAPI 是用於建立API 的高效能框架，但在傳回大量資料時可能會遇到瓶頸JSON 資料。在這種情況下，罪魁禍首往往是將資料轉換為 JSON 格式的耗時操作。

選項1：自訂JSON 編碼器（更新2）

最快的解決方案關鍵在於繞過FastAPI 的預設JSON 編碼器並使用更有效率的編碼器，如orjson 或ujson。考慮以下程式碼片段：

<code class="python">@app.get("/orjson")
def get_data_orjson():
    df = pd.read_parquet('data.parquet')
    return Response(orjson.dumps(df.to_dict(orient='records')), media_type="application/json")</code>

選項 2：直接 Pandas JSON

更有效的方法是利用 Pandas 內建的 JSON 轉換。以下是範例：

<code class="python">@app.get("/pandasJSON")
def get_data_pandasJSON():
    df = pd.read_parquet('data.parquet')
    return Response(df.to_json(orient="records"), media_type="application/json")</code>

選項 3：區塊流

對於特別大的資料集，請考慮區塊流以避免記憶體問題。 Pandas 提供了 read_csv 或 read_parquet 等帶有 chunksize 參數的函數，用於增量資料處理。

選項 4：Dask DataFrame

對於超出可用記憶體的數據，Dask DataFrame 函式庫可用於高效處理大數據並將其轉換為 JSON。 Dask 支援並行計算，可以處理可能在常規 Pandas 操作中導致效能問題的海量資料集。

效能比較

提供的範例程式碼可讓您比較不同的第一手方法。執行應用程式並存取每個端點（/defaultFastAPIencoder、/orjson、/ujson、/pandasJSON）以觀察回應時間。

其他注意事項

大顯示： 如果 JSON 資料要在客戶端顯示，則可能會出現延遲。這是由於瀏覽器在處理大量資料時的效能限制。

下載資料：促進使用者資料下載是更有效的解決方案。您可以在回應中使用 Content-Disposition 標頭來指示應該下載該檔案。

綜上所述，優化 FastAPI 對大型 JSON 資料的回應時間需要仔細考慮資料轉換方法和技術，優先考慮效率和效率。可擴展性。

以上是如何優化 FastAPI 對大型 JSON 資料的回應時間？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！