Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流傳輸？
Apr 01, 2025 pm 09:06 PM
使用Flask框架構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流：模擬ChatGPT響應(yīng)
在Flask Web應(yīng)用開發(fā)中，常常需要模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸效果，即數(shù)據(jù)生成的同時(shí)即時(shí)傳輸給客戶端，而非等待所有數(shù)據(jù)生成完畢再一起發(fā)送。本文將介紹如何利用Flask實(shí)現(xiàn)這種流式傳輸，并解決傳統(tǒng)方法中存在的延遲問(wèn)題。
傳統(tǒng)方法的問(wèn)題在于，response對(duì)象在接收數(shù)據(jù)生成函數(shù)的返回值時(shí)，會(huì)阻塞直到函數(shù)完全執(zhí)行完畢，才將所有數(shù)據(jù)一次性返回客戶端。這導(dǎo)致客戶端必須等待整個(gè)生成過(guò)程結(jié)束后才能看到任何輸出。
為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸，我們需要借助Flask的stream_with_context裝飾器。該裝飾器確保每次生成數(shù)據(jù)時(shí)立即發(fā)送到客戶端，避免延遲。
改進(jìn)后的代碼如下：
from flask import Flask, Response, stream_with_context
from time import sleep
app = Flask(__name__)
@app.route('/stream')
def stream():
def generate():
for i in range(1, 21):
print(i)
yield f'This is item {i}\n'
sleep(0.5)
return Response(stream_with_context(generate()), mimetype='text/plain')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
關(guān)鍵在于將stream_with_context應(yīng)用于generate()函數(shù)的返回值。這使得response對(duì)象在每次yield操作后立即發(fā)送數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸效果。與傳統(tǒng)方法相比，此改進(jìn)版本能夠更準(zhǔn)確地模擬ChatGPT的實(shí)時(shí)響應(yīng)。 generate()函數(shù)的內(nèi)容可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整，例如從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取數(shù)據(jù)或執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算，只要每次生成少量數(shù)據(jù)并使用yield返回即可。 這提供了一種更靈活高效的流式數(shù)據(jù)傳輸方案。
以上是Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流傳輸？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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