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首頁 後端開發(fā) Python教學(xué) Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)流式響應(yīng)?

Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)流式響應(yīng)?

Apr 01, 2025 pm 09:45 PM
瀏覽器 chatgpt

Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)流式響應(yīng)?

使用Flask模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)流式響應(yīng)

許多開發(fā)者希望在Flask應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)響應(yīng)效果:內(nèi)容生成過程中持續(xù)傳輸給客戶端。然而,簡(jiǎn)單的Flask response對(duì)象無法滿足此需求,它會(huì)等待生成器函數(shù)完全執(zhí)行後才發(fā)送結(jié)果。本文探討如何利用Flask框架實(shí)現(xiàn)真正的流式傳輸。

問題根源在於原始代碼直接使用response對(duì)象包裹生成器函數(shù),導(dǎo)致瀏覽器必須等待生成器完全執(zhí)行才能顯示內(nèi)容,與預(yù)期實(shí)時(shí)響應(yīng)效果相悖。

改進(jìn)方案的核心在於stream_with_context裝飾器。 以下代碼片段展示了改進(jìn)後的方法:

 from flask import stream_with_context, request

@app.route('/stream')
def streamed_response():
    def generate():
        yield 'Hello '
        yield request.args['name']
        yield '!'
    return app.response_class(stream_with_context(generate()))

stream_with_context(generate())將生成器函數(shù)進(jìn)行包裝。 stream_with_context的作用至關(guān)重要,它確保生成器在每次yield後立即將數(shù)據(jù)返回客戶端,而非等待整個(gè)生成器執(zhí)行完畢。 此例中,程序先返回“Hello ”,然後根據(jù)請(qǐng)求參數(shù)name返回相應(yīng)名稱,最後返回“!”,實(shí)現(xiàn)了邊生成邊傳輸?shù)男Ч?/p>

與原始代碼相比,改進(jìn)後的代碼利用stream_with_context避免了等待整個(gè)生成器函數(shù)執(zhí)行完畢才返回?cái)?shù)據(jù)的問題,實(shí)現(xiàn)了真正的流式傳輸,客戶端可以實(shí)時(shí)接收數(shù)據(jù),從而模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)響應(yīng)效果。 需要注意的是, request.args['name']展示了參數(shù)傳遞方式,實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)需要替換為其他數(shù)據(jù)獲取方式,例如從數(shù)據(jù)庫或其他API獲取數(shù)據(jù)。 通過這種方法,可以構(gòu)建更動(dòng)態(tài)和交互式的Web應(yīng)用。

以上是Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)流式響應(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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