http通过StreamingHttpResponse完成连续的数据传输长链接方式

 更新时间:2022年02月12日 09:29:34   作者:Hayley-L  
这篇文章主要介绍了http通过StreamingHttpResponse完成连续的数据传输长链接方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

http通过StreamingHttpResponse完成连续的数据传输长链接

问题

http服务之间传递结果流

一个由flask封装起来的算法,一个由django封装的后台,我希望在django里通过requests调用flask的算法接口,flask可以分析一帧返回一帧结果,追求分析结果的实时返回,而不是完全分析完再完整返回结果

为了能完整返回结果,暂时想到的模式有以下三种:

  • 一问一答:等待完整的分析结果,然后返回,最不济就用这种
  • 我要你给(长链接):flask返回一个generator,django取next就得到下一个的结果
  • 你有你给(理想,长链接):建立长链接,flask每分析出一帧结果,就返回

一次结果,直到分析结束,关闭连接

看到flask中有个flask_socketio建立socket连接,还没有实验

暂时用StreamingHttpResponse,generater能实现实时分析的感觉,属于第三种模式(你有你给)

django的StreamingHttpResponse可以返回generater,request调用返回generate的接口的时候,通过contextlib 的closing对流进行处理:

输出

#django 算法端,输出流
from django.http import StreamingHttpResponse
def stream_response(request):                  
    def generate():                            
        for i in range(10):                    
            print(i)                           
            yield 'hi ' + str(i)               
            print('sleep 3')                   
            time.sleep(1)                      
    return StreamingHttpResponse(generate(), ) 
#flask 算法端,输出流
@app.route('/re', methods=('POST', ))
def re():
    @flask.stream_with_context
    def generate():
        for i in range(10):                    
            print(i)                           
            yield 'hi ' + str(i)
            print('sleep 3')                   
            time.sleep(1)
    return flask.Response(generate())

输入

不区分flask,django,都可以通过request,contextlib 实现

#flask 算法端
@app.route('/test', methods=['POST', 'GET'])
def test():
    url = 'http://172.16.68.151:8000/test2'
    from contextlib import closing
    with closing(requests.get(url, stream=True)) as r1:
        for i in r1.iter_content():
            print(i)

StreamingHttpResponse和HttpResponse

在修改以前的文件下载功能时,发现一个文件有5G,用HttpResponse实现时,服务器返回502错误,查看nginx log时,发现nginx log记录的是: upstream prematurely closed connection while reading response header from upstream。应该是nginx服务器从上游获取数据时超时了。

查了很多办法,修改了nginx的配置,但是仍然超时。

绝望之下,查了一下Django的文档,发现了StreamingHttpResponse,试了一下效率提高了很多。

后来仔细查了一下发现HttpResponse在使用文件迭代器时:

HttpResponse will consume the iterator immediately, store its content as a string, and discard it.

HttpResponse会直接使用迭代器对象,将迭代器对象的内容存储城字符串,然后返回给客户端,同时释放内存。可以当文件变大看出这是一个非常耗费时间和内存的过程。

而StreamingHttpResponse是将文件内容进行流式传输,

StreamingHttpResponse在官方文档的解释是:

The StreamingHttpResponse class is used to stream a response from Django to the browser. You might want to do this if generating the response takes too long or uses too much memory.

这是一种非常省时省内存的方法。但是因为StreamingHttpResponse的文件传输过程持续在整个response的过程中,所以这有可能会降低服务器的性能。

参考文档

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python groupby函数实现分组后选取最值

    python groupby函数实现分组后选取最值

    这篇文章主要介绍了python groupby函数实现分组后选取最值,文章围绕主题相关资料展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-06-06
  • python如何输出反斜杠

    python如何输出反斜杠

    在本篇内容中小编给大家整理了一篇关于python怎么输出反斜杠的相关基础文章,有兴趣的朋友们可以学习参考下。
    2020-06-06
  • Python实现实时跟随微信窗口移动的GUI界面

    Python实现实时跟随微信窗口移动的GUI界面

    Python写一些简单的GUI界面也是非常简单的,并且Python有着丰富的库,这些库可以很方便我们去操作Windows系统。本文就来用Python编写一个实时跟随微信窗口移动的GUI界面吧
    2023-04-04
  • Python与AI分析时间序列数据

    Python与AI分析时间序列数据

    预测给定输入序列中的下一个是机器学习中的另一个重要概念.本章为您提供有关分析时间序列数据的详细说明,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助
    2022-05-05
  • Python办公自动化Word转Excel文件批量处理

    Python办公自动化Word转Excel文件批量处理

    这篇文章主要为大家介绍了Python办公自动化Word转Excel文件批量处理示例详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-06-06
  • 详解python中的三种命令行模块(sys.argv,argparse,click)

    详解python中的三种命令行模块(sys.argv,argparse,click)

    这篇文章主要介绍了python中的三种命令行模块(sys.argv,argparse,click)的相关资料,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-12-12
  • Python4种配色方案详解(适合科研的配色)

    Python4种配色方案详解(适合科研的配色)

    配色的选择是在我们论文文章画图过程中经常面临的一个问题,下面这篇文章主要介绍了Python4种配色方案的相关资料,感兴趣的朋友一起看看吧
    2020-02-02
  • Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

    Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

    今天小编就为大家分享一篇Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-07-07
  • pytorch+lstm实现的pos示例

    pytorch+lstm实现的pos示例

    今天小编就为大家分享一篇pytorch+lstm实现的pos示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-01-01
  • 使用 Python 处理3万多条数据只要几秒钟

    使用 Python 处理3万多条数据只要几秒钟

    在工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。这篇文章主要介绍了使用 Python 处理3万多条数据只要几秒钟的相关知识,需要的朋友可以参考下
    2020-01-01

最新评论