相关疑难解决方法(0)

我有以下代码：

import time
from fastapi import FastAPI, Request
    
app = FastAPI()
    
@app.get("/ping")
async def ping(request: Request):
        print("Hello")
        time.sleep(5)
        print("bye")
        return {"ping": "pong!"}

如果我在本地主机上运行我的代码 - 例如http://localhost:8501/ping- 在同一浏览器窗口的不同选项卡中，我得到：

Hello
bye
Hello
bye

代替：

Hello
Hello
bye
bye

我已经阅读过有关使用的内容httpx，但仍然无法实现真正​​的并行化。有什么问题？

我有一个相对简单的 FastAPI 应用程序，它接受查询并从 ChatGPT 的 API 流回响应。ChatGPT 正在流回结果，我可以看到它在输入时被打印到控制台。

不工作的是StreamingResponse通过 FastAPI 返回。相反，响应会一起发送。我真的不知道为什么这不起作用。

这是 FastAPI 应用程序代码：

import os
import time

import openai

import fastapi
from fastapi import Depends, HTTPException, status, Request
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
from fastapi.responses import StreamingResponse

auth_scheme = HTTPBearer()
app = fastapi.FastAPI()

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]


def ask_statesman(query: str):
    #prompt = router(query)
    
    completion_reason = None
    response = ""
    while not completion_reason or completion_reason == "length":
        openai_stream = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": query}],
            temperature=0.0,
            stream=True,
        )
        for …

I am trying to stream video from a camera using FastAPI, similar to an example I found for Flask. In Flask, the example works correctly, and the video is streamed without any issues. However, when I try to replicate the same functionality in FastAPI, I encounter a problem where the video stream freezes after the first frame.

I have followed the example provided in this Flask code https://www.pyimagesearch.com/2019/09/02/opencv-stream-video-to-web-browser-html-page/ but when I adapt it to FastAPI, the video only displays the …

我正在尝试与指纹设备进行通信。实际上它通过连接发送数据websocket。所以，我想我可以使用 与设备进行通信webscokets。这里我使用FastAPI，但它只接受JSON数据。问题是我需要处理XML数据，但是，我不知道如何以XML格式发送和接受数据。

我想使用从 FastAPI 后端返回的 React 来渲染图像StreamingResponse。图像是数组的形式numpy，是cv2对象类型。

@app.post("/predict")
async def root(file: UploadFile = File(...)):
    global model
    global store_coordinates
    global store_faces
    global store_mesh

    content = await file.read()
    nparr = np.fromstring(content, np.uint8)
    bg_img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
    ......................
    for i in range(len(store_coordinates)):
            x, y, w, h = store_coordinates[i]
            bg_img [b:b + d, a:a + c] = store_mesh[i]
    
    res,im_png = cv2.imencode(".png", bg_img)
    return StreamingResponse(io.BytesIO(im_png.tobytes()), media_type="image/png")

在这里，我创建了一个 API 端点，其中使用POST请求接收上传的图像，并StreamableResponse(Image)返回 a。如何在 React 前端渲染这个返回的响应？

反应代码：

import React, { Component …