


Simulieren
Viele Entwickler hoffen, in Flask-Anwendungen ChatGPT-ähnliche Echtzeit-Reaktionseffekte zu erzielen: Die Erzeugung der Inhalte wird kontinuierlich an den Kunden übertragen. Ein einfaches Flask response
kann diese Anforderung jedoch nicht erfüllen, und es wartet, bis die Generatorfunktion vor dem Senden des Ergebniss vollständig ausgeführt wird. In diesem Artikel wird erläutert, wie das Flask -Framework verwendet wird, um ein echtes Streaming zu erreichen.
Die Ursache des Problems ist, dass der ursprüngliche Code response
Antwortobjekt direkt verwendet, um die Generatorfunktion zu wickeln, wodurch der Browser darauf wartet, dass der Generator vollständig ausgeführt wird, bevor der Inhalt angezeigt wird, was dem erwarteten Echtzeit-Antworteffekt widerspricht.
Der Kern der Verbesserung ist stream_with_context
. Der folgende Code -Snippet zeigt den verbesserten Ansatz:
Aus Flask importieren stream_with_context, anfordern @App.Route ('/stream') Def streamed_response (): Def generate (): Ergeben Sie "Hallo" Rendite request.args ['Name'] Ertrag '!' return app.response_class (stream_with_context (generate ()))
stream_with_context(generate())
wickelt die Generatorfunktion. Die Rolle von stream_with_context
ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der Generator die Daten unmittelbar nach jeder yield
zurückgibt, anstatt darauf zu warten, dass der gesamte Generator abgeschlossen ist. In diesem Beispiel gibt das Programm zunächst "Hallo" zurück, gibt dann den entsprechenden Namen gemäß dem name
zurück und schließlich zurück "!"
Im Vergleich zum ursprünglichen Code verwendet der verbesserte Code stream_with_context
, um das Problem zu vermeiden, dass die gesamte Generatorfunktion vor der Rückgabe von Daten ausgeführt wird. Real Streaming wird erreicht, und der Client kann Daten in Echtzeit empfangen, wodurch der Echtzeit-Antworteffekt von ChatGPT simuliert wird. Es ist zu beachten, dass request.args['name']
die Parameterübergabemethode zeigt. In den tatsächlichen Anwendungen kann es nach Bedarf durch andere Datenerfassungsmethoden ersetzt werden, z. B. das Erhalten von Daten aus einer Datenbank oder einer anderen API. Auf diese Weise können dynamischere und interaktivere Webanwendungen erstellt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erreicht Flask Chatgpt-ähnliche Echtzeit-Streaming-Antwort?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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