使用 FastAPI 處理串流回應
FastAPI 提供 StreamingResponse 類,用於在 API 呼叫期間將資料串流傳輸到客戶端。雖然此功能旨在以非阻塞方式串流傳輸數據,但在使用具有阻塞操作或不當使用的生成器函數時,可能會出現問題。
增強串流資料回應
確保成功串流傳輸,請考慮以下事項:
- GET 要求: 使用GET 請求而不是POST 來取得資料。
- 安全憑證: 避免透過查詢字串傳送憑證;請改用 headers 或 cookies。
- 非阻塞操作: 如果產生器函數包含阻塞操作,請定義為 def (不是非同步 def)。或者,將 async def 與非同步阻塞操作一起使用。
- 適當的媒體類型:為回應指定不同的媒體類型(例如application/json 或text/event-stream)而不是文字/plain,或透過將X-Content-Type -Options 標頭設定為nosniff 來停用MIME 嗅探。這可確保瀏覽器不會緩衝回應,從而允許資料即時傳輸。
範例實作
考慮以下Python 程式碼:
# 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)
此程式碼示範如何從FastAPI 應用程式中的產生器函數串流傳輸資料並並使用httpx 庫使用它。
以上是如何在 FastAPI 中有效處理串流響應?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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