cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMengapa FastAPI StreamingResponse Saya Gagal Menstrim dengan Fungsi Penjana?

Why is My FastAPI StreamingResponse Failing to Stream with a Generator Function?

FastAPI StreamingResponse Gagal Menstrim dengan Fungsi Penjana

StreamingResponse FastAPI ialah cara mudah untuk menghantar data kembali kepada pelanggan secara berperingkat, tetapi kadang-kadang ia mungkin tidak berkelakuan seperti yang diharapkan, terutamanya apabila menggunakan fungsi penjana. Di sini, kita akan menyelidiki potensi punca dan penyelesaian masing-masing.

Punca dan Penyelesaian Biasa:

1. Kaedah HTTP dan Pengendalian Kredensial yang Salah:

Elakkan menggunakan permintaan POST untuk mendapatkan data. Sebaliknya, pilih permintaan GET. Selain itu, adalah sangat disyorkan untuk menggunakan pengepala atau kuki untuk bukti kelayakan dan bukannya parameter pertanyaan untuk meningkatkan keselamatan dan mengelakkan pencemaran parameter URL.

2. Operasi Menyekat dalam Fungsi Penjana:

Jika fungsi penjana anda termasuk menyekat operasi I/O atau intensif CPU, gunakan def dan bukannya async def untuk mengelakkan kemungkinan kebuntuan dan gangguan gelung peristiwa. Sebagai alternatif, jika menggunakan async def, laksanakan operasi menyekat dalam ThreadPool atau ProcessPool yang berasingan.

3. Pemisah Baris Tidak Lengkap:

Jika anda menggunakan permintaan' iter_lines() untuk mengulangi data respons, pertimbangkan bahawa ia membaca respons baris demi baris. Untuk memastikan data dipaparkan semasa ia tiba, sama ada ubah suai respons anda untuk memasukkan pemisah baris atau gunakan iter_content() dengan saiz ketulan yang ditentukan.

4. Jenis Media dan Menghidu MIME:

Penyemak imbas mungkin menimbal respons teks/biasa untuk mengesan jenis kandungan. Untuk memintas perkara ini, gunakan jenis media yang berbeza (cth., application/json atau text/event-stream) atau lumpuhkan penghidu MIME dengan menetapkan pengepala X-Content-Type-Options kepada nosniff.

Contoh Penyelesaian:

Di bawah ialah pelaksanaan apl FastAPI yang berfungsi yang menstrim data palsu dan menangani isu yang dinyatakan:

from fastapi import FastAPI
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():
    headers = {'X-Content-Type-Options': 'nosniff'}
    return StreamingResponse(fake_data_streamer(), headers=headers, media_type='text/plain')

Perlu diingat bahawa pengendalian respons penstriman mungkin berbeza-beza bergantung pada klien (penyemak imbas web, klien HTTP, dll.) dan fungsi masing-masing.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa FastAPI StreamingResponse Saya Gagal Menstrim dengan Fungsi Penjana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apa yang perlu saya lakukan jika modul '__builtin__' tidak dijumpai apabila memuatkan fail acar di Python 3.6?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Bagaimana untuk meningkatkan ketepatan segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma