Boost Dashboard Performance with Python Pandas & JavaScript
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대시보드 성능 향상: Python Pandas와 JavaScript의 통합 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

  • 데이터 분석가, 웹 개발자, BI 엔지니어
  • 중급~고급 수준의 기술 지식 보유자 (FastAPI, JavaScript, pandas 활용 경험이 필요)

핵심 요약

  • Pandas + JavaScript 통합 아키텍처로 실시간 데이터 분석 가능 (FastAPI를 통한 RESTful API 활용)
  • Pyodide를 사용해 브라우저 내부에서 Pandas 연산 수행 (서버 요청 없이 복잡한 분석 수행)
  • WebSocket을 통한 실시간 데이터 업데이트 및 캐싱 전략으로 성능 최적화 (lru_cache, hashlib 활용)

섹션별 세부 요약

1. FastAPI 백엔드 구축

  • FastAPI 기반의 RESTful API 설계 (/api/sales/summary 엔드포인트 제공)
  • Pandas 데이터프레임을 사용해 필터 조건에 따른 집계 연산 수행
  • groupby, agg, round 등의 Pandas API 활용 (예: revenuesum, mean, std 계산)

2. JavaScript 프론트엔드 구현

  • DashboardController 클래스로 필터 이벤트 리스너 등록 (날짜, 카테고리 선택 시 즉시 데이터 갱신)
  • fetch API를 사용해 백엔드에서 처리된 데이터 불러오기 (/api/sales/summary 요청)
  • renderCharts, updateKPIs 메서드로 시각화 및 KPI 업데이트

3. 브라우저 내부 Pandas 연산 (Pyodide)

  • Pyodide를 사용해 Pandas를 브라우저 내부에서 실행 (서버 요청 없이 데이터 처리)
  • filter_and_analyze 함수로 필터 조건에 맞는 데이터 분석 수행 (예: revenue 합계, 평균, 성장률 계산)
  • toJs() 메서드로 JavaScript에 결과 전달

4. 실시간 데이터 처리 (WebSocket)

  • WebSocket을 통해 실시간 데이터 업데이트 처리 (/ws/live-updates 엔드포인트 제공)
  • asynciogroupby 연산으로 5초 간격으로 실시간 집계 데이터 전송
  • pandas.DataFrame을 사용해 amount, count 등의 집계 수행

5. 성능 최적화 전략

  • lru_cache을 활용한 캐싱 전략 (filters_hash, data_version 기반 캐싱)
  • hashlib.md5으로 필터 조건 해시 생성 (중복 요청 방지)
  • cached_analysis 함수로 복잡한 Pandas 연산 캐싱

6. 컴포넌트 간 동기화

  • CrossFilterManager 클래스로 글로벌 필터 관리 및 컴포넌트 간 동기화
  • applyFilters, refreshAnalysis 메서드로 필터 변경 시 즉시 재계산
  • callPandasAPI를 통해 필터 조건에 맞는 데이터 요청 및 컴포넌트 업데이트

결론

  • FastAPI + JavaScript + Pyodide 아키텍처를 통해 실시간 데이터 분석 및 대시보드 성능 향상
  • 500ms 이내의 응답 시간 달성 (필터 조작 시 즉시 데이터 갱신)
  • Pyodide 사용으로 민감한 데이터 노출 방지 및 브라우저 내부 연산 가능
  • WebSocket캐싱 전략을 통해 실시간성과 성능 균형 유지