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Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時數(shù)據(jù)流傳輸？

Linda Hamilton

Apr 01, 2025 pm 09:06 PM

ai chatgpt

Flask如何實(shí)現(xiàn)類似ChatGPT的實(shí)時數(shù)據(jù)流傳輸？

使用Flask框架構(gòu)建實(shí)時數(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)時數(shù)據(jù)傳輸效果，即數(shù)據(jù)生成的同時即時傳輸給客戶端，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，並解決傳統(tǒng)方法中存在的延遲問題。

傳統(tǒng)方法的問題在於， response對像在接收數(shù)據(jù)生成函數(shù)的返回值時，會阻塞直到函數(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生成過程結(jié)束後才能看到任何輸出。

為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時傳輸，我們需要藉助Flask的stream_with_context裝飾器。該裝飾器確保每次生成數(shù)據(jù)時立即發(fā)送到客戶端，避免延遲。

改進(jìn)後的代碼如下：

 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)鍵在於將stream_with_context應(yīng)用於generate()函數(shù)的返回值。這使得response對像在每次yield操作後立即發(fā)送數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時傳輸效果。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)庫讀取數(shù)據(jù)或執(zhí)行複雜計(jì)算，只要每次生成少量數(shù)據(jù)並使用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)時數(shù)據(jù)流傳輸？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！

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