使用Flask模擬ChatGPT的實時流式響應
許多開發(fā)者希望在Flask應用中實現(xiàn)類似ChatGPT的實時響應效果：內容生成過程中持續(xù)傳輸給客戶端。然而，簡單的Flask response 對象無法滿足此需求，它會等待生成器函數(shù)完全執(zhí)行后才發(fā)送結果。本文探討如何利用Flask框架實現(xiàn)真正的流式傳輸。
問題根源在于原始代碼直接使用response 對象包裹生成器函數(shù)，導致瀏覽器必須等待生成器完全執(zhí)行才能顯示內容，與預期實時響應效果相悖。
改進方案的核心在于stream_with_context 裝飾器。 以下代碼片段展示了改進后的方法：
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)進行包裝。 stream_with_context 的作用至關重要，它確保生成器在每次 yield 后立即將數(shù)據(jù)返回客戶端，而非等待整個生成器執(zhí)行完畢。 此例中，程序先返回“Hello ”，然后根據(jù)請求參數(shù) name 返回相應名稱，最后返回“!”，實現(xiàn)了邊生成邊傳輸?shù)男Ч?/p>
與原始代碼相比，改進后的代碼利用 stream_with_context 避免了等待整個生成器函數(shù)執(zhí)行完畢才返回數(shù)據(jù)的問題，實現(xiàn)了真正的流式傳輸，客戶端可以實時接收數(shù)據(jù)，從而模擬ChatGPT的實時響應效果。 需要注意的是，request.args['name'] 展示了參數(shù)傳遞方式，實際應用中可根據(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，可以構建更動態(tài)和交互式的Web應用。
以上是Flask如何實現(xiàn)類似ChatGPT的實時流式響應？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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