app=Flask(__name__)@app.route('/events')defget_events():response=requests.get(' session=Session()forlineinresponse.iter_lines():ifline:# 确保行不为空event_data=line.decode('utf-8')session.add(EventStream(data=event_data,event_type="example"))session.commit()returnjsonify({"status":"su...
首先,确保你已经安装了 Flask: pipinstallFlask 1. 创建Flask 应用 接下来,我们创建一个 Flask 应用,并设置一个 EventStream 路由。 fromflaskimportFlask,Responseimporttime app=Flask(__name__)defgenerate_event_stream():whileTrue:time.sleep(1)yieldf"data: Current time is{time.strftime('%Y-%m-%d %H...
例如，您可以使用 Tornado 框架来实现 text/event-stream 流数据的返回，Tornado 框架天生支持流式响应，...
首先前端网页需要能够通过 Flask,或者是从 Nginx 中获取到 Stream 的信息,那么就需要能够持续的获取数据信息,就需要前端网页支持流式传输; 前端网页支持的流式有以下这些个技术:WebSocket, SSE, Http Chunked 其中Chunked 是传输时分段,是一种底层的传输,并不能够实现网页打字机那种持续的效果;并且部分前端框架是全量...
首先需要安装Flask和OpenCV库，可以通过如下命令进行安装：pip install flask opencv-python 2. 创建一个...
Flask代码：python from flask import Flask, render_template from flask_socketio import SocketIO, ...
安装flask 我使用了centos 8 stream。使用yum命令。 yum install flask 安装uWSGI 官网:uwsgi官网 上述地址是uwsgi关于快速入手python的文档。安装相关节选如下截图: 你很容易看到via pip; pip install uwsgi;。 那么首先,需要获得pip,这意味着我们需要先安装python(哈哈哈,当然,我们搞的就是python的web框架) ...
我们还使用了 Flask 框架从深度学习模型中创建 API。 在“第 4 章”,“TensorFlow.js 入门”中,我们使用了第三方应用编程接口(API)创建了一个网站应用。 在本章中,我们将详细研究 API 的整个概念。 从更为非正式的 API 定义开始,我们将研究与深度学习相关的所有 API。 我们将首先看一些最广为人知的深度学习...
from flask import Flask import httpx app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello World!" with httpx.Client(app=app, base_url="http://localhost") as client: # base_url:指定app的根路由 r = client.get("/") # 获取根路由下的响应数据 print(r.text) assert ...
print(str_out)# 在服务器端打印发送的数据yieldstr_outreturnResponse(eventStream(), mimetype="text/event-stream")if__name__ =='__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5678, debug=True) 在上述代码中,我们创建了一个 Flask 应用并定义了两个路由,/路由返回了一个 HTML 页面(稍后会讲解),/...