플라스크 스트리밍은 ChatGpt의 실시간 응답을 어떻게 시뮬레이션합니까?

플라스크 스트리밍을 사용하여 Chatgpt 실시간 응답을 시뮬레이션하십시오

Chatgpt 또는 대규모 파일 다운로드를 시뮬레이션하는 실시간 채팅과 같은 많은 응용 프로그램은 클라이언트의 대기 시간을 피하면서 데이터를 생성하고 전송해야합니다. 이 기사는 Python Flask 프레임 워크 에서이 스트리밍을 구현하는 방법을 보여주고 원래 코드에서 결함을 수정합니다.

원래 코드는 yield 사용하여 스트리밍을 구현하려고 시도했지만 generate() 함수가 종료 된 후에 만 response 객체가 반환되었으므로 브라우저는 컨텐츠가 표시되기 전에 모든 데이터가 생성 될 때까지 기다려야하며, 이는 실시간 응답 기대치와 일치하지 않습니다.

문제 코드 :

 시간에서 수면 수면
플라스크 가져 오기 플라스크, 응답, stream_with_context

app = flask (__ name__)

@app.route ( '/stream', method = [ 'get']))
def stream () :
    def generate () :
        범위 (1, 21)의 i를 위해 :
            인쇄 (i)
            수율은 항목 {i} \ n '입니다.
            수면 (0.5)

    return response (generate (), mimetype = 'text/plain')


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

해결 방법 : Flask 's stream_with_context Decorator를 올바르게 사용하십시오. 이 데코레이터는 yield 생성 될 때마다 데이터가 클라이언트에게 반환되도록하여 실제 스트리밍이 가능합니다. 개선 된 코드 :

 flask import stream_with_context에서 요청, jsonify

@app.route ( '/stream')
def streamed_response () :
    def generate () :
        '안녕하세요'수율
        수율 request.args.get ( 'name', 'world') # keyerror를 피하려면 get ()를 사용합니다
        생산하다 '!'
    return jsonify ({ 'message': list (stream_with_context (generate ())}) # json 형식으로 돌아갑니다

stream_with_context generate 함수를 랩핑하여 데이터가 모든 yield 즉시 전송합니다. 예에서는 데이터 생성이 간단합니다. 실제 애플리케이션에서 generate 기능에는보다 복잡한 로직 (예 : 데이터베이스 쿼리 또는 복잡한 계산)이 포함될 수 있지만 stream_with_context 의 기능은 여전히 ​​데이터의 적시 전송을 보장하는 것입니다. request.args.get('name', 'World') 요청 매개 변수에서 데이터를 얻고,보다 유연한 스트리밍을 구현하며, get() 메소드를 사용하여 누락 된 매개 변수를 처리하여 KeyError 오류를 피합니다. 마지막으로, jsonify 사용하여 결과를 JSON 형식으로 래핑하는데, ​​이는 프론트 엔드 처리에 더 적합합니다.

위의 개선을 통해 ChatGpt의 실시간 응답 효과를 효과적으로 시뮬레이션 할 수 있습니다.

위 내용은 플라스크 스트리밍은 ChatGpt의 실시간 응답을 어떻게 시뮬레이션합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!