接下来,我们将创建一个简单的 FastAPI 应用程序,并使用 StreamingResponse 类返回一个流式响应。请在你的 IDE 编辑器中创建一个名为fastapi-stream.py的文件,并将以下代码粘贴到其中: fromfastapiimportFastAPIfromfastapi.responsesimportStreamingResponseimportio app = FastAPI()@app.get("/stream")asyncdefstream_r...
StreamingResponse 是FastAPI 中用于处理流式响应的一个类。它允许你以流的方式逐步发送响应数据,而不是一次性发送整个响应体。这对于需要发送大量数据或长时间生成数据的场景特别有用,因为它可以减少内存使用并提高响应速度。 3. 示例:在 FastAPI 中使用 StreamingResponse 下面是一个简单的示例,展示了如何在 FastAPI ...
FastAPI仍将异步工作-如果传递给StreamingResponse的生成器不是异步的，FastAPI/Starlette将在单独的线程中运...
fromfastapiimportFastAPIfromfastapi.responsesimportStreamingResponse file_path ="test.mp4"app = FastAPI()@app.get("/")defmain():# 这是生成器函数。它是一个“生成器函数”,因为它里面包含了 yield 语句defiterfile():# 通过使用 with 块,确保在生成器函数完成后关闭类文件对象withopen(file_path,"rb")...
1. StreamingResponse支持文件类型的操作 fromfastapiimportFastAPIfromfastapi.responsesimportStreamingResponse app = FastAPI()@app.get("/")defindex():defiterfile():#withopen("mybook.zip", mode="rb")asf:#yieldfromfreturnStreamingResponse(iterfile(), media_type="application/zip") ...
from fastapi import FastAPI from fastapi.responses import StreamingResponse file_path = "test.mp4" app = FastAPI() @app.get("/") def main(): # 这是生成器函数。它是一个“生成器函数”,因为它里面包含了 yield 语句 def iterfile():
fastapi.StreamingResponse 是FastAPI 框架中用于处理流式响应的类。它允许你以流的方式发送数据,而不是一次性将所有数据加载到内存中。这对于处理大文件或实时数据流非常有用。 anyio.TaskGroup 是AnyIO 库中的一个功能,用于并发执行多个任务。AnyIO 是一个异步 I/O 库,支持多种异步运行时,如 asyncio 和 tri...
from fastapi import FastAPIfrom fastapi.responses import StreamingResponsefile_path = "test.mp4"app = FastAPI()@app.get("/")def main():# 这是生成器函数。它是一个“生成器函数”,因为它里面包含了 yield 语句def iterfile():# 通过使用 with 块,确保在生成器函数完成后关闭类文件对象with open(file...
在ask_statesman函数中，更改yield current_response语句以产生{"data": current_response}。这将使用"...
在ask_statesman函数中，更改yield current_response语句以产生{"data": current_response}。这将使用"...