如何优化 FastAPI 对大型 JSON 数据的响应时间？

加快 FastAPI 对大型 JSON 数据的响应

FastAPI 是用于构建 API 的高性能框架，但在返回大量数据时可能会遇到瓶颈JSON 数据。在这种情况下，罪魁祸首往往是将数据转换为 JSON 格式的耗时操作。

选项 1：自定义 JSON 编码器（更新 2）

最快的解决方案关键在于绕过 FastAPI 的默认 JSON 编码器并使用更高效的编码器，如 orjson 或 ujson。考虑以下代码片段：

<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>

选项 2：直接 Pandas JSON

更有效的方法是利用 Pandas 内置的 JSON 转换。下面是一个示例：

<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>

选项 3：块流

对于特别大的数据集，请考虑块流以避免内存问题。 Pandas 提供了 read_csv 或 read_parquet 等带有 chunksize 参数的函数，用于增量数据处理。

选项 4：Dask DataFrame

对于超出可用内存的数据，Dask DataFrame 库可用于高效处理大数据并将其转换为 JSON。 Dask 支持并行计算，可以处理可能在常规 Pandas 操作中导致性能问题的海量数据集。

性能比较

提供的示例代码可让您比较不同的第一手方法。执行应用程序并访问每个端点（/defaultFastAPIencoder、/orjson、/ujson、/pandasJSON）以观察响应时间。

其他注意事项

大显示： 如果 JSON 数据要在客户端显示，则可能会出现延迟。这是由于浏览器在处理大量数据时的性能限制。

下载数据：促进用户数据下载是一个更有效的解决方案。您可以在响应中使用 Content-Disposition 标头来指示应该下载该文件。

综上所述，优化 FastAPI 对大型 JSON 数据的响应时间需要仔细考虑数据转换方法和技术，优先考虑效率和效率。可扩展性。

以上是如何优化 FastAPI 对大型 JSON 数据的响应时间？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！