FastAPI によるストリーミング レスポンスの処理
FastAPI は、API 呼び出し中にクライアントにデータをストリーミングするための StreamingResponse クラスを提供します。この機能は非ブロッキング方式でデータをストリーミングすることを目的としていますが、ブロッキング操作や不適切な使用法でジェネレーター関数を使用すると問題が発生する可能性があります。
ストリーミング データに対する拡張応答
確実に成功するにはストリーミングの場合は、次の点を考慮してください:
- GET リクエスト: に対して POST の代わりに GET リクエストを使用します。データを取得しています。
- 安全な資格情報: クエリ文字列を介して資格情報を送信することは避けてください。代わりにヘッダーまたは Cookie を使用してください。
- 非ブロッキング操作: ジェネレーター関数にブロック操作が含まれる場合は、ジェネレーター関数を def (非同期 def ではない) として定義します。あるいは、非同期ブロッキング操作で async def を使用します。
- 適切なメディア タイプ: テキストの代わりに、応答に別のメディア タイプ (例: application/json または text/event-stream) を指定します。 /plain を使用するか、X-Content-Type-Options ヘッダーを nosniff に設定して MIME スニッフィングを無効にします。これにより、ブラウザが応答をバッファリングせず、データをリアルタイムでストリーミングできるようになります。
実装例
次の Python コードを考えてみましょう:
# app.py from fastapi import FastAPI, StreamingResponse from fastapi.responses import StreamingResponse import asyncio app = FastAPI() async def fake_data_streamer(): for i in range(10): yield b'some fake data\n\n' await asyncio.sleep(0.5) @app.get('/') async def main(): return StreamingResponse(fake_data_streamer(), media_type='text/event-stream') # or, use: ''' headers = {'X-Content-Type-Options': 'nosniff'} return StreamingResponse(fake_data_streamer(), headers=headers, media_type='text/plain') ''' # test.py (using httpx) import httpx url = 'http://127.0.0.1:8000/' with httpx.stream('GET', url) as r: for chunk in r.iter_raw(): # or, for line in r.iter_lines(): print(chunk)
このコードは、FastAPI アプリケーションのジェネレーター関数からデータをストリーミングし、httpx ライブラリを使用してそれを使用する方法を示します。
以上がFastAPI でストリーミング応答を効果的に処理するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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