FastAPI StreamingResponse가 생성기 기능으로 스트리밍되지 않는 이유는 무엇입니까?
FastAPI StreamingResponse가 생성기 기능으로 스트리밍되지 않음
문제:
FastAPI 애플리케이션이 실패함 StreamingResponse를 사용하여 생성기 함수에서 응답을 스트리밍하면 전체 응답이 전체적으로 전송됩니다.
답변:
StreamingResponse를 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. 생성기 기능 포함:
1. HTTP 요청 유형:
제공된 코드는 서버에서 데이터를 얻는 데 적합하지 않은 POST 요청을 사용합니다. 데이터를 가져오려면 대신 GET 요청을 사용하세요.
2. 자격 증명 처리:
보안상의 이유로 URL 쿼리 문자열을 통해 자격 증명(예: 'auth_key')을 보내지 마십시오. 대신 헤더나 쿠키를 사용하세요.
3. 생성기 함수 구문:
StreamingResponse의 생성기 함수 내에서 차단 작업을 실행하면 안 됩니다. FastAPI는 스레드 풀을 사용하여 차단 작업을 관리하므로 생성기 기능에 async def 대신 def를 사용합니다.
4. 반복자 사용법:
테스트 코드에서 요청.iter_lines()는 한 번에 한 줄씩 응답 데이터를 반복합니다. 응답에 줄바꿈이 포함되지 않은 경우 iter_content()를 사용하고 청크 크기를 지정하여 잠재적인 버퍼링 문제를 방지하세요.
5. 미디어 유형:
브라우저는 media_type='text/plain'으로 응답을 버퍼링할 수 있습니다. 이를 방지하려면 media_type='text/event-stream'을 설정하거나 응답 헤더에서 X-Content-Type-Options: nosniff를 사용하여 MIME 스니핑을 비활성화하세요.
작업 예:
다음은 위에서 언급한 문제를 해결하는 app.py 및 test.py의 실제 예제입니다.
# app.py from fastapi import FastAPI, 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(): headers = {'X-Content-Type-Options': 'nosniff'} # Disable MIME Sniffing return StreamingResponse(fake_data_streamer(), media_type='text/event-stream', headers=headers) # test.py (using httpx) import httpx url = 'http://localhost:8000/' with httpx.stream('GET', url) as r: for chunk in r.iter_content(1024): print(chunk)
위 내용은 FastAPI StreamingResponse가 생성기 기능으로 스트리밍되지 않는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
