Wie simuliert Flask Streaming die Echtzeitantwort von ChatGPT?

Simulieren

Viele Anwendungen, wie Echtzeit-Chats, die Chatgpt oder große Datei-Downloads simulieren, müssen Daten generieren und übertragen und gleichzeitig lange Warten auf dem Client vermeiden. Dieser Artikel zeigt, wie dieses Streaming im Python -Flask -Framework implementiert wird, und korrigiert Fehler im ursprünglichen Code.

Der ursprüngliche Code versuchte, yield zum Implementieren von Streaming zu verwenden. Da das response jedoch erst nach Beendigung der Funktion generate() zurückgegeben wurde, muss der Browser darauf warten, dass alle Daten generiert werden, bevor der Inhalt angezeigt wird, was nicht mit den Echtzeit-Antworterwartungen übereinstimmt.

Problemcode:

 Zum Zeitpunkt des Imports
Aus Flask -Importflächen, Antwort, stream_with_context

app = Flask (__ Name__)

@App.Route ('/Stream', Methods = ['get'])
def stream ():
    Def generate ():
        für i in Reichweite (1, 21):
            drucken (i)
            Ertrag f'this ist Artikel {i} \ n '
            Schlaf (0,5)

    Rückgabeantwort (generate (), mimetype = 'text/plain')


Wenn __name__ == '__main__':
    app.run (debug = true)

Problemumgehung: Verwenden Sie den Dekorator von Flasks stream_with_context richtig. Dieser Dekorateur stellt sicher, dass Daten sofort an den Client zurückgegeben werden, wenn yield generiert wird, wodurch ein echtes Streaming ermöglicht wird. Verbesserter Code:

 Aus Flask Import stream_with_context, request, jSonify

@App.Route ('/stream')
Def streamed_response ():
    Def generate ():
        Ergeben Sie "Hallo"
        Rendite Request.args.get ('Name', 'World') # Verwenden Sie Get (), um KeyError zu vermeiden
        Ertrag '!'
    Gibt JSonify zurück ({'meldung': list (stream_with_context (generate ())}) # kehren Sie zum JSON -Format zurück

stream_with_context wickelt die generate Funktion, wodurch Daten sofort yield werden. Im Beispiel ist die Datenerzeugung einfach. In den tatsächlichen Anwendungen kann generate komplexere Logik (z. B. Datenbankabfragen oder komplexe Berechnungen) enthalten, aber die Funktion von stream_with_context besteht weiterhin darin, eine zeitnahe Übertragung von Daten zu gewährleisten. request.args.get('name', 'World') erhält Daten aus Anforderungsparametern, implementiert flexibleres Streaming und verwendet die get() -Methode, um fehlende Parameter zu behandeln, um KeyError -Fehler zu vermeiden. Verwenden Sie schließlich jsonify , um das Ergebnis in das JSON-Format einzuwickeln, das eher für die Front-End-Verarbeitung geeignet ist.

Durch die obigen Verbesserungen kann der Echtzeit-Antworteffekt von ChatGPT effektiv simuliert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie simuliert Flask Streaming die Echtzeitantwort von ChatGPT?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!