如何優化FastAPI中大數據的JSON回應效能？

提高 FastAPI 中大數據 JSON 回應的效能

FastAPI 使用者在透過端點傳回大量 JSON 資料時遇到嚴重延遲。全面的解決方案涉及解決多個因素，包括資料檢索、序列化和客戶端顯示。

資料擷取與讀取

如範例程式碼中所反白的，資料最初使用Pandas 的read_parquet() 函數從Parquet 檔案中擷取數據，該函數將資料轉換為Pandas DataFrame。為了提高效率，請考慮使用專為處理大型資料集而設計的替代庫，例如 Dask。 Dask 的 read_parquet() 方法可以顯著提高資料讀取速度。

JSON 序列化

隨後的 JSON 序列化步驟被證明是主要的性能瓶頸。預設情況下，FastAPI 使用 Python 的標準 json.dumps() 函數，導致效能不佳。為了加速此過程，可以使用 orjson 或 ujson 等替代 JSON 編碼器，從而大大減少序列化時間。

回應類型最佳化

在某些情況下，傳回 Pandas DataFrame由於 DataFrame 和 JSON 輸出的 RAM 分配，JSON 回應可能會導致記憶體問題。為了解決這個問題，請考慮使用 df.to_json() 而不指定檔案路徑，它將 JSON 輸出直接串流到客戶端，而不會儲存在記憶體中。

客戶端顯示

即使使用最佳化的序列化技術，在客戶端瀏覽器上顯示大量資料也會因資料解析和渲染而引入額外的延遲。為了緩解這種情況，請探索如此提供下載連結而不是瀏覽器內顯示等選項，從而將資料處理卸載到客戶端電腦。

透過實作這些技術，開發人員可以顯著提高 FastAPI 端點回傳的效能海量JSON數據，保證回應靈敏、高效的使用者體驗。

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