使用Flask流式傳輸模擬ChatGPT實(shí)時(shí)響應(yīng)
許多應(yīng)用，例如模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)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(zhǎng)時(shí)間等待。本文演示如何在Python Flask框架中實(shí)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(shí)現(xiàn)流式傳輸，但由於response對(duì)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(shí)時(shí)響應(yīng)預(yù)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?cái)?shù)據(jù)給客戶端，實(shí)現(xiàn)真正的流式傳輸。改進(jìn)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(jiǎn)單，實(shí)際應(yīng)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(jì)算），但stream_with_context的作用仍然是確保數(shù)據(jù)及時(shí)傳輸。 request.args.get('name', 'World')從請(qǐng)求參數(shù)獲取數(shù)據(jù)，實(shí)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(cuò)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(jìn)，可以有效模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)響應(yīng)效果。
以上是Flask流式傳輸如何模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)響應(yīng)？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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