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Flask流式傳輸如何模擬ChatGPT的實時響應?

Apr 01, 2025 pm 07:27 PM
python 瀏覽器 ai chatgpt 解決方法

Flask流式傳輸如何模擬ChatGPT的實時響應?

使用Flask流式傳輸模擬ChatGPT實時響應

許多應用,例如模擬ChatGPT的實時聊天或大型文件下載,都需要邊生成邊傳輸數(shù)據(jù),避免客戶端長時間等待。本文演示如何在Python Flask框架中實現(xiàn)這種流式傳輸,並修正原代碼中的缺陷。

原代碼嘗試使用yield實現(xiàn)流式傳輸,但由於response對像在generate()函數(shù)結(jié)束後才返回,瀏覽器必須等待所有數(shù)據(jù)生成完畢才能顯示內(nèi)容,與實時響應預期不符。

問題代碼:

 from time import sleep
from flask import Flask, Response, stream_with_context

app = Flask(__name__)

@app.route('/stream', methods=['GET'])
def stream():
    def generate():
        for i in range(1, 21):
            print(i)
            yield f'this is item {i}\n'
            sleep(0.5)

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


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

解決方法:正確使用Flask的stream_with_context裝飾器。該裝飾器確保每次yield都立即返回數(shù)據(jù)給客戶端,實現(xiàn)真正的流式傳輸。改進後的代碼:

 from flask import stream_with_context, request, jsonify

@app.route('/stream')
def streamed_response():
    def generate():
        yield 'Hello '
        yield request.args.get('name', 'World') # 使用get()避免KeyError
        yield '!'
    return jsonify({'message': list(stream_with_context(generate()))}) # 返回JSON格式

stream_with_context包裹了generate函數(shù),使每次yield都立即發(fā)送數(shù)據(jù)。 示例中數(shù)據(jù)生成簡單,實際應用中generate函數(shù)可能包含更複雜的邏輯(例如數(shù)據(jù)庫查詢或複雜計算),但stream_with_context的作用仍然是確保數(shù)據(jù)及時傳輸。 request.args.get('name', 'World')從請求參數(shù)獲取數(shù)據(jù),實現(xiàn)更靈活的流式傳輸,並使用get()方法處理缺失參數(shù)的情況,避免KeyError錯誤。 最後,使用jsonify將結(jié)果封裝成JSON格式返回,更適合前端處理。

通過以上改進,可以有效模擬ChatGPT的實時響應效果。

以上是Flask流式傳輸如何模擬ChatGPT的實時響應?的詳細內(nèi)容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章!

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