最后,我们使用stream_with_context函数将生成器函数包装起来,并将其作为响应返回给前端。当用户访问/stream路由时,Flask将启动生成器函数并开始发送数据。由于使用了stream_with_context,因此每次发送数据时都会保持上下文不变。在前端,你可以使用JavaScript来接收和处理这些实时数据。你可以使用WebSocket、Server-Sent Events(...
# 需要导入模块: import flask [as 别名]# 或者: from flask importstream_with_context[as 别名]defget_test_data():returnResponse(stream_with_context(generate({'test_data': app_context.merge_list})), content_type='application/json')# 获取内存里保存的测试覆盖率信息# /getCoverage 开发者ID:Meit...
要接受stream_with_context返回的流式数据,可以使用迭代器来逐步获取数据。以下是一个示例: fromflaskimportFlask,stream_with_context,Response app=Flask(__name__) @app.route('/data') defget_data(): # 模拟生成一些数据 data_generator=generate_data() # 使用 stream_with_context 包装生成器函数 stream=...
name=fname).first()if(bin_fileisNone):return"404 Error",404if(app.config.get('IS_SQLITE',False)):returnResponse(stream_with_context(standard_b64decode(bin_file.data)), mimetype=bin_file.mimetype)returnResponse(stream_with_context(bin_file.data), mimetype=bin_file.mimetype...
from flask import Flask, Response, stream_with_context app = Flask(__name__) @app.route('/api/stream') def progress(): def generate(): for ratio in range(10): yield "data:" + str(ratio) + "\n\n" print("ratio:", ratio) time.sleep(1) return Response(stream_with_context(genera...
fromtimeimportsleepfromflaskimportFlask, Response, stream_with_context app = Flask(__name__)@app.route('/stream', methods=['GET'])defstream():defgenerate():foriinrange(1,21):print(i)yieldf'This is item{i}\n'# 生成流数据# 在生成每个数据项后可以添加一些适当的延时或其他逻辑sleep(0.5)...
打印慢的原因 java的RasterPrinterJob会执行很多次printPage方法 他应该是按块填充的, 如果页面元素非常复杂...
python Copy from flask import Response @app.route('/stream')def stream():def generate():yield ...
web 框架选的 flask，这个比较轻量级，看了下官方文档，恰好有个叫 Streaming from Templates 的功能： ...
2. 在 Flask 中的视图函数中添加 `stream_with_context` 装饰器，并返回 `Response` 对象，如下：fro...