Flask ビューからストリーミングされたデータを更新時に表示する
はじめに
Flask アプリケーションでは、多くの場合、リアルタイムで生成または更新されるデータ。 Flask にはストリーミング応答のサポートが組み込まれていますが、このデータを HTML テンプレートに組み込むのは困難な場合があります。この記事では、ページにストリーミングされるデータを動的に更新、フォーマット、表示する方法について説明します。
Flask でのデータのストリーミング
Flask でデータをストリーミングするには、ルートへの応答としてジェネレーターを使用できます。応答が反復されるたびに、ジェネレーターはデータのチャンクをクライアントに提供します。例:
@app.route('/') def index(): def inner(): for i in range(500): # simulate a long process to watch j = math.sqrt(i) time.sleep(1) # this value should be inserted into an HTML template yield str(i) + '<br>\n' return flask.Response(inner(), mimetype='text/html')
このコードは、値を毎秒生成する長時間実行プロセスをシミュレートします。これらの値は、HTML フラグメントとして応答にストリーミングされます。
JavaScript でのストリーミング データの処理
Flask はストリーミング応答をサポートしていますが、HTML テンプレートはサーバー側で 1 回レンダリングされます。動的に更新することはできません。ブラウザでストリーミング データを処理するには、JavaScript を使用してエンドポイントにリクエストを作成し、ストリーミング データが到着したときにそのデータを処理します。
1 つの方法は、XMLHttpRequest (XHR) オブジェクトを使用して、ストリーミングエンドポイント。その後、完了するまで応答からデータを読み取ることができます。以下に例を示します。
var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '{{ url_for('stream') }}'); xhr.send(); var position = 0; function handleNewData() { // the response text includes the entire response so far // split the messages, then take the messages that haven't been handled yet // position tracks how many messages have been handled // messages end with a newline, so split will always show one extra empty message at the end var messages = xhr.responseText.split('\n'); messages.slice(position, -1).forEach(function(value) { // Update the displayed data using JavaScript latest.textContent = value; // update the latest value in place // Append the current value to a list to log all output var item = document.createElement('li'); item.textContent = value; output.appendChild(item); }); position = messages.length - 1; } // Check for new data periodically var timer; timer = setInterval(function() { // check the response for new data handleNewData(); // stop checking once the response has ended if (xhr.readyState == XMLHttpRequest.DONE) { clearInterval(timer); latest.textContent = 'Done'; } }, 1000);
この JavaScript コードは、XMLHttpRequest オブジェクトを使用して、ストリーミング エンドポイントへのリクエストを作成します。次に、新しいデータを定期的にチェックし、それに応じてページを更新するタイマーを設定します。
ストリーミング HTML 出力に iframe を使用する
からストリーミングされたデータを表示する別のアプローチFlask ビューでは iframe を使用します。 iframe は、ストリーミングされた HTML 出力を表示するために使用できる別個のドキュメントです。以下に例を示します。
@app.route('/stream') def stream(): @stream_with_context def generate(): # Serve initial CSS to style the iframe yield render_template_string('<link rel="stylesheet" href="%7B%7B%20url_for(" static filename="stream.css">') # Continuously stream HTML content within the iframe for i in range(500): yield render_template_string('<p>{{ i }}: {{ s }}</p>\n', i=i, s=sqrt(i)) sleep(1) return app.response_class(generate())
<p>This is all the output:</p> <iframe src="%7B%7B%20url_for('stream')%20%7D%7D"></iframe>
このコードは、stream_with_context デコレーターを使用してジェネレーターを強化し、追加機能をサポートします。これは、iframe のスタイルを設定するための初期 CSS を提供し、iframe 内で HTML コンテンツを継続的にストリーミングします。 iframe の HTML テンプレートはより複雑になる可能性があり、必要に応じてさまざまな書式設定を含めることができます。
以上がFlask ビューからストリーミングされたデータを動的に更新して表示する方法の詳細内容です。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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