


Mengapakah StreamingResponse FastAPI Tidak Menstrim dengan Fungsi Penjana?
FastAPI StreamingResponse Tidak Menstrim dengan Fungsi Penjana
StreamingResponse FastAPI bertujuan untuk menstrim data kembali kepada pelanggan apabila ia tersedia. Walau bagaimanapun, terdapat laporan StreamingResponse tidak berfungsi seperti yang diharapkan apabila menggunakan fungsi penjana. Artikel ini akan menyiasat kemungkinan punca isu ini dan menyediakan penyelesaian.
Operasi Menyekat dan Fungsi Penjana
Fungsi penjana dalam Python boleh mentakrifkan jujukan nilai yang membuahkan hasil satu persatu. Walau bagaimanapun, jika operasi menyekat (seperti time.sleep()) dilakukan dalam fungsi penjana, ia boleh menyekat gelung peristiwa, menghalang FastAPI daripada menstrim data kepada klien.
Def vs. Async Def
FastAPI mengendalikan StreamingResponse secara berbeza berdasarkan sama ada fungsi penjana menggunakan sintaks def atau async def. Jika fungsi penjana ditakrifkan menggunakan sintaks async def, FastAPI menganggap ia adalah penjana tak segerak dan melaksanakannya dalam kumpulan benang atau kumpulan tugas. Walau bagaimanapun, jika fungsi penjana menggunakan sintaks def, FastAPI mengiktirafnya sebagai penjana menyekat dan menggunakan iterate_in_threadpool() untuk menjalankannya dalam urutan yang berasingan.
Pendekatan Disyorkan
Untuk mengelakkan operasi menyekat dan memastikan penstriman yang betul, adalah disyorkan untuk menggunakan fungsi penjana tak segerak (async def). Jika perlu, sebarang operasi menyekat hendaklah dilakukan dalam kumpulan benang luaran dan menunggu untuk mengelakkan gangguan gelung acara.
Jenis Media Respons
Dalam sesetengah kes, penyemak imbas mungkin teks penimbal/tindak balas biasa untuk menyemak jenis MIME. Untuk mengelakkan ini, anda dinasihatkan untuk menentukan jenis media yang berbeza, seperti teks/strim-acara, aplikasi/json, atau tetapkan pengepala X-Content-Type-Options kepada nosniff.
Contoh
Berikut ialah contoh apl FastAPI yang berfungsi dengan fungsi penjana untuk penstriman data:
from fastapi import FastAPI, StreamingResponse, Request from fastapi.responses import HTMLResponse import asyncio app = FastAPI() @app.get("/stream") async def streaming_data(request: Request): def generate_data(): for i in range(10): yield b'some fake data\n\n' await asyncio.sleep(0.5) return StreamingResponse(generate_data(), media_type="text/event-stream")
Kesimpulan
Dengan mengelakkan operasi menyekat, menggunakan fungsi penjana tak segerak dan menentukan jenis media yang sesuai, anda boleh memastikan FastAPI StreamingResponse berfungsi seperti yang dimaksudkan , membolehkan anda menstrim data dengan cekap kepada pelanggan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah StreamingResponse FastAPI Tidak Menstrim dengan Fungsi Penjana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
