利用大数据提高 FastAPI 中 JSON 响应的性能

FastAPI 用户在通过端点返回大量 JSON 数据时遇到严重延迟。全面的解决方案涉及解决多个因素，包括数据检索、序列化和客户端显示。

数据提取和读取

如示例代码中突出显示的，数据最初使用 Pandas 的 read_parquet() 函数从 Parquet 文件中提取数据，该函数将数据转换为 Pandas DataFrame。为了提高效率，请考虑使用专门为处理大型数据集而设计的替代库，例如 Dask。 Dask 的 read_parquet() 方法可以显着提高数据读取速度。

JSON 序列化

后续的 JSON 序列化步骤被证明是主要的性能瓶颈。默认情况下，FastAPI 使用 Python 的标准 json.dumps() 函数，导致性能不佳。为了加速这个过程，可以使用 orjson 或 ujson 等替代 JSON 编码器，从而大大减少序列化时间。

响应类型优化

在某些情况下，返回 Pandas DataFrame由于 DataFrame 和 JSON 输出的 RAM 分配，JSON 响应可能会导致内存问题。要解决这个问题，请考虑使用 df.to_json() 而不指定文件路径，它将 JSON 输出直接流式传输到客户端，而不将其存储在内存中。

客户端显示

即使采用优化的序列化技术，在客户端浏览器上显示大量数据也会因数据解析和渲染而引入额外的延迟。为了缓解这种情况，请探索诸​​如提供下载链接而不是浏览器内显示等选项，从而将数据处理卸载到客户端计算机。

通过实施这些技术，开发人员可以显着提高 FastAPI 端点返回的性能海量JSON数据，保证快速响应、高效的用户体验。