使用Flask框架构建实时流式数据传输，如同ChatGPT的即时响应
许多开发者希望在Flask应用中实现类似ChatGPT的实时响应效果：数据生成的同时即时传输给客户端。然而，简单的yield语句无法直接实现这一目标。本文深入探讨如何利用Flask框架高效实现这种流式传输。
问题在于，之前的代码片段虽然使用了yield关键字，但generate()函数执行完毕后才返回响应对象，导致浏览器必须等待整个生成过程结束后才能显示任何内容，与期望的实时响应效果相差甚远。
为了实现边生成边传输，我们需要借助Flask提供的stream_with_context函数。此函数确保生成器函数每次yield数据后，Flask立即将数据发送给客户端，无需等待生成器函数完全执行完毕。
改进后的代码如下：
from flask import stream_with_context, request@app.route('/stream')def streamed_response(): def generate(): yield 'Hello ' yield request.args.get('name', 'World') # 使用get方法避免KeyError yield '!' return app.response_class(stream_with_context(generate()))
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这段代码的核心是stream_with_context(generate())。stream_with_context函数包装了生成器函数generate()，使每次yield操作都能立即将数据发送到客户端。request.args.get(‘name’, ‘World’)从请求参数中获取数据，并将其融入流式响应中，允许服务器根据客户端请求动态生成内容，更接近ChatGPT的交互模式。 get(‘name’, ‘World’) 的使用避免了当请求参数中没有name时抛出KeyError异常，提供了更健壮的代码。 与之前的示例相比，此版本更有效地模拟实时数据传输，实现类似ChatGPT的边生成边传输的效果。 app.response_class 确保返回正确的响应类型，兼容不同版本的Flask。 通过这种方法，我们可以构建更高效、更友好的实时数据传输系统。
以上就是Flask框架如何实现类似ChatGPT的实时流式数据传输？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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