


Bagaimanakah streaming Flask mensimulasikan tindak balas masa nyata ChatGPT?
Apr 01, 2025 pm 07:27 PMSimulasi respons masa nyata Chatgpt menggunakan streaming flask
Banyak aplikasi, seperti sembang masa nyata yang mensimulasikan ChATGPT atau muat turun fail besar, perlu menjana dan menghantar data sambil mengelakkan menunggu lama pada pelanggan. Artikel ini menunjukkan cara melaksanakan streaming ini dalam rangka kerja python dan membetulkan kelemahan dalam kod asal.
Kod asal cuba menggunakan yield
untuk melaksanakan streaming, tetapi sejak objek response
hanya dikembalikan selepas fungsi generate()
berakhir, penyemak imbas mesti menunggu semua data dihasilkan sebelum kandungan dipaparkan, yang tidak sepadan dengan jangkaan tindak balas masa nyata.
Kod Masalah:
dari masa tidur import Dari Flask Import Flask, Response, Stream_With_Context app = flask (__ name__) @app.Route ('/stream', methods = ['get']) aliran def (): def menghasilkan (): untuk saya dalam julat (1, 21): Cetak (i) hasil f'this adalah item {i} \ n ' Tidur (0.5) Tindak balas kembali (menjana (), mimetype = 'teks/kosong') jika __name__ == '__main__': app.run (debug = benar)
Penyelesaian: Gunakan Flask's stream_with_context
Decorator dengan betul. Penghias ini memastikan data dikembalikan kepada pelanggan dengan segera setiap kali yield
dihasilkan, membolehkan streaming benar. Kod yang lebih baik:
Dari flask import stream_with_context, permintaan, jsonify @App.Route ('/Stream') def streamed_response (): def menghasilkan (): menghasilkan 'hello' permintaan hasil.args.get ('nama', 'dunia') # gunakan get () untuk mengelakkan keyError Hasil '!' kembali jsonify ({'mesej': list (stream_with_context (menghasilkan ()))}) # kembali ke format json
stream_with_context
membungkus fungsi generate
, menyebabkan data dihantar dengan serta -merta setiap yield
. Dalam contoh, penjanaan data adalah mudah. Dalam aplikasi sebenar, fungsi generate
mungkin mengandungi logik yang lebih kompleks (seperti pertanyaan pangkalan data atau pengiraan kompleks), tetapi fungsi stream_with_context
masih untuk memastikan penghantaran data tepat pada masanya. request.args.get('name', 'World')
memperoleh data dari parameter permintaan, melaksanakan lebih banyak streaming fleksibel, dan menggunakan kaedah get()
untuk menangani parameter yang hilang untuk mengelakkan kesilapan KeyError
. Akhirnya, menggunakan jsonify
untuk membungkus hasilnya ke dalam format JSON, yang lebih sesuai untuk pemprosesan front-end.
Melalui penambahbaikan di atas, kesan tindak balas masa nyata dari CHATGPT dapat disimulasikan dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah streaming Flask mensimulasikan tindak balas masa nyata ChatGPT?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Membaca fail JSON boleh dilaksanakan di Python melalui modul JSON. Langkah -langkah khusus adalah: Gunakan fungsi terbuka () untuk membuka fail, gunakan json.load () untuk memuatkan kandungan, dan data akan dikembalikan dalam bentuk kamus atau senarai; Jika anda memproses rentetan JSON, anda harus menggunakan json.loads (). Masalah biasa termasuk kesilapan laluan fail, format JSON yang salah, masalah pengekodan dan perbezaan jenis data. Perhatikan ketepatan laluan, format kesahihan, tetapan pengekodan, dan pemetaan nilai boolean dan null.

Di Python, menggunakan gelung untuk fungsi julat () adalah cara biasa untuk mengawal bilangan gelung. 1. Gunakan apabila anda mengetahui bilangan gelung atau perlu mengakses elemen dengan indeks; 2. Julat (berhenti) dari 0 hingga Stop-1, julat (mula, berhenti) dari awal hingga berhenti-1, julat (mula, berhenti) menambah saiz langkah; 3. Perhatikan bahawa julat tidak mengandungi nilai akhir, dan mengembalikan objek yang boleh diperolehi daripada senarai dalam Python 3; 4. Anda boleh menukar ke senarai melalui senarai (julat ()), dan gunakan saiz langkah negatif dalam urutan terbalik.

Cara yang paling langsung untuk membuat perbandingan rentetan kes tidak sensitif dalam python adalah menggunakan .lower () atau .upper () untuk membandingkan. Sebagai contoh: str1.lower () == str2.lower () boleh menentukan sama ada ia sama; Kedua, untuk teks berbilang bahasa, disyorkan untuk menggunakan kaedah casefold yang lebih teliti (), seperti "Stra?" .Casefold () akan ditukar kepada "strasse", sementara .lower () boleh mengekalkan watak -watak tertentu; Di samping itu, ia harus dielakkan untuk digunakan == perbandingan secara langsung, melainkan jika kes disahkan konsisten, mudah untuk menyebabkan kesilapan logik; Akhirnya, semasa memproses input pengguna, pangkalan data atau padanan

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Menggunakan gelung untuk membaca fail mengikut baris adalah cara yang cekap untuk memproses fail besar. 1. Penggunaan asas adalah membuka fail melalui WithOpen () dan secara automatik menguruskan penutupan. Digabungkan dengan ForlineInfile untuk melintasi setiap baris. line.strip () boleh mengeluarkan rehat dan ruang garis; 2. Jika anda perlu merakam nombor baris, anda boleh menggunakan Enumerate (fail, mula = 1) untuk membiarkan nombor baris bermula dari 1; 3. Apabila memproses fail bukan ASCII, anda harus menentukan parameter pengekodan seperti UTF-8 untuk mengelakkan kesilapan pengekodan. Kaedah ini ringkas dan praktikal, dan sesuai untuk kebanyakan senario pemprosesan teks.

Kaedah memuatkan data JSON dari URL di Python adalah seperti berikut: 1. Gunakan Perpustakaan Permintaan untuk memulakan permintaan mendapatkan dan menghuraikan respons; 2. Modul JSON pilihan bekerjasama dengan pemprosesan URLLIB. Langkah -langkah khusus adalah: Muat turun pertama data melalui requests.get (), dan gunakan response.json () untuk menukar format, dan periksa kod status untuk memastikan permintaan yang berjaya; Jika anda perlu mengelakkan perpustakaan pihak ketiga, anda boleh menggunakan urllib.request untuk menggabungkan json.loads () untuk menghuraikannya secara manual. Soalan -soalan yang sering ditanya termasuk kesilapan format JSON, masa tamat sambungan, ketidakcocokan pengekodan, dan lain -lain, yang boleh diselesaikan dengan menetapkan masa tamat, menambah tajuk, atau debugging output. Keseluruhan proses memerlukan URL adalah sah dan pelayannya secara normal

Tidak, pythondoesnotsupportfunctionOveroLoadingInthetRaditionsense.1.usingDefaultParametersallowssimulatingOveringbyprovidingoptionalgumentswithdefaultValues.2.utilizingargsand*kwargsoffersflexablylevariangargeSofyBeritaRaberSofyBerAribleVariangargeSheliaBeritaBerSofyLevariverAriberAriberAriberAriberAriberAriberAriberAriberAriberAriberAribeRablenumber

Apabila menggunakan Serialization Modul JSON di Python, ketika menghadapi jenis yang tidak bersiri, anda perlu berurusan dengan mereka dengan cara berikut: 1. Jelas menentukan jenis seperti DateTime, Set, Kelas Khusus, dan lain-lain yang tidak dapat bersiri secara lalai; 2. Gunakan parameter lalai untuk menentukan fungsi penukaran, seperti menukar datetime ke isoformat, ditetapkan ke senarai; 3. Gunakan atribut __Dict__ untuk kelas tersuai atau melaksanakan kaedah TO_DICT () untuk mengawal output; 4. Anda boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga seperti Orjson untuk memudahkan operasi dan meningkatkan prestasi. Kaedah ini memastikan bahawa objek kompleks boleh ditukar kepada format JSON dengan betul.
