


Comment gérer efficacement les réponses en streaming dans FastAPI ?
Gestion des réponses en streaming avec FastAPI
FastAPI fournit la classe StreamingResponse pour diffuser des données aux clients pendant les appels d'API. Bien que cette fonctionnalité soit destinée au streaming de données de manière non bloquante, des problèmes peuvent survenir lors de l'utilisation d'une fonction de générateur avec des opérations de blocage ou une utilisation inappropriée.
Réponse améliorée pour le streaming de données
Pour garantir le succès streaming, considérez ce qui suit :
- Requête GET : Utilisez les requêtes GET au lieu de POST pour la récupération data.
- Identifiants sécurisés : Évitez d'envoyer des informations d'identification via la chaîne de requête ; utilisez plutôt des en-têtes ou des cookies.
- Opérations non bloquantes : Définissez les fonctions du générateur comme def (et non async def) si elles contiennent des opérations de blocage. Vous pouvez également utiliser async def avec des opérations de blocage asynchrones.
- Type de média approprié : Spécifiez un type de média différent pour la réponse (par exemple, application/json ou text/event-stream) au lieu de texte /plain, ou désactivez le reniflage MIME en définissant l'en-tête X-Content-Type-Options sur nosniff. Cela garantit que les navigateurs ne mettent pas en mémoire tampon la réponse, permettant ainsi aux données de circuler en temps réel.
Exemple de mise en œuvre
Considérez le code Python suivant :
# app.py from fastapi import FastAPI, StreamingResponse from fastapi.responses import StreamingResponse import asyncio app = FastAPI() async def fake_data_streamer(): for i in range(10): yield b'some fake data\n\n' await asyncio.sleep(0.5) @app.get('/') async def main(): return StreamingResponse(fake_data_streamer(), media_type='text/event-stream') # or, use: ''' headers = {'X-Content-Type-Options': 'nosniff'} return StreamingResponse(fake_data_streamer(), headers=headers, media_type='text/plain') ''' # test.py (using httpx) import httpx url = 'http://127.0.0.1:8000/' with httpx.stream('GET', url) as r: for chunk in r.iter_raw(): # or, for line in r.iter_lines(): print(chunk)
Ce code montre comment diffuser des données à partir d'une fonction génératrice dans une application FastAPI et les consommer à l'aide de la bibliothèque httpx.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.
