[python] Flask-RESTful에서 로컬 캐싱을 이용한 응답 시간 개선 방법

30 Nov 2023

python

Flask-RESTful은 파이썬의 웹 프레임워크인 Flask를 기반으로 한 RESTful API 개발을 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 RESTful API를 개발할 때 응답 시간을 개선하기 위해 로컬 캐싱을 이용할 수 있습니다.

로컬 캐싱은 서버에서 받은 응답을 클라이언트가 저장하여 동일한 요청이 발생할 경우 서버에 재요청하지 않고 저장된 응답을 사용하여 응답 시간을 줄일 수 있는 방법입니다. 이를 통해 클라이언트와 서버 간의 통신을 최소화하고, 네트워크 대역폭을 절약하는 효과를 얻을 수 있습니다.

Flask-RESTful에서 로컬 캐싱을 사용하기 위해서는 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

메모리 캐싱 사용

Flask에서 제공하는 cache 객체를 사용하여 메모리에 응답을 캐싱합니다.
cache 객체는 Flask-Caching 라이브러리를 설치하여 사용할 수 있습니다.
간단한 예제 코드는 다음과 같습니다.

from flask import Flask
from flask_restful import Api, Resource
from flask_caching import Cache

app = Flask(__name__)
api = Api(app)
cache = Cache(app)

class MyResource(Resource):
    @cache.cached(timeout=60)  # 60초 동안 응답을 캐싱합니다.
    def get(self):
        # 응답 로직 작성
        return {'message': 'Hello, World!'}

api.add_resource(MyResource, '/myresource')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

파일 캐싱 사용

Flask에서 제공하는 send_file 함수를 사용하여 파일을 응답으로 전송합니다.
파일을 특정 디렉토리에 저장하고, 동일한 요청이 발생할 경우 저장된 파일을 응답으로 전송합니다.
파일 캐싱을 사용하기 위해서는 별도의 로직을 구현해야 합니다.
예제 코드는 다음과 같습니다.

from flask import Flask, send_file

app = Flask(__name__)

@app.route('/myresource')
def get_myresource():
    cache_file_path = 'cache/myresource.json'
    if not os.path.exists(cache_file_path):
        # 파일이 존재하지 않을 경우 응답 로직 작성
        # 응답 결과를 파일로 저장
        with open(cache_file_path, 'w') as f:
            f.write('{"message": "Hello, World!"}')

    return send_file(cache_file_path)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

로컬 캐싱을 이용한 응답 시간 개선 방법은 간단하면서도 효과적인 방법입니다. Flask-RESTful 라이브러리를 사용하여 RESTful API를 개발할 때는 로컬 캐싱을 고려하여 응답 시간을 개선해 보세요.

참고 자료