相关疑难解决方法(0)

我正在使用 Python 3.10 和 FastAPI0.92.0编写服务器发送事件 (SSE) 流 api。Python 代码如下所示：

from fastapi import APIRouter, FastAPI, Header

from src.chat.completions import chat_stream
from fastapi.responses import StreamingResponse

router = APIRouter()

@router.get("/v1/completions",response_class=StreamingResponse)
def stream_chat(q: str, authorization: str = Header(None)):
    auth_mode, auth_token = authorization.split(' ')
    if auth_token is None:
        return "Authorization token is missing"
    answer = chat_stream(q, auth_token)
    return StreamingResponse(answer, media_type="text/event-stream")

这是chat_stream函数：

import openai

def chat_stream(question: str, key: str):
    openai.api_key = key
    # create a completion
    completion = openai.Completion.create(model="text-davinci-003",
                                          prompt=question,
                                          stream=True)
    return …

我正在尝试呈现显示来自网络摄像头的视频捕获的 html 页面。但面临错误：- 500 Server Error TypeError: TemplateResponse() missing 1 required positional argument: 'context'。我在 Flask 中尝试过的相同代码，在那里工作正常。

from fastapi import FastAPI
import uvicorn
from fastapi import Depends, FastAPI
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.templating import Jinja2Templates
import cv2

app = FastAPI(debug=True)
templates = Jinja2Templates(directory="templates")

@app.get("/")
async def index():
    return templates.TemplateResponse("index.html")


async def gen_frames(camera_id):
    cap=  cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # for cap in caps:
        # # Capture frame-by-frame
        success, frame = cap.read()  # read the camera frame …

具体来说，我希望以下示例能够正常工作：

from typing import List
from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File


app = FastAPI()


class DataConfiguration(BaseModel):
    textColumnNames: List[str]
    idColumn: str


@app.post("/data")
async def data(dataConfiguration: DataConfiguration,
               csvFile: UploadFile = File(...)):
    pass
    # read requested id and text columns from csvFile

如果这不是 POST 请求的正确方法，请告诉我如何从 FastAPI 中上传的 CSV 文件中选择所需的列。

我正在为网站使用 Nextjs 前端和 FastAPI 后端。我在前端有一个“以太坊地址”的输入表单，并使用输入的地址，我在后端生成一个 matplotlib 图表，显示“一段时间内的以太坊余额”。现在，我尝试使用 FastAPI 返回此图表，以便可以在前端显示它。我不想在本地保存图表。

这是到目前为止我的相关代码：

前端/ nexjs 文件名为“Chart.tsx”。正文中的“ethAddress”正在捕获输入表单中输入的数据。

fetch("http://localhost:8000/image", {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify(ethAddress),
    }).then(fetchEthAddresses);

生成名为 ethBalanceTracker.py 的 matplotlib 图表的后端 python 文件

#Imports
#Logic for chart here

        plt.plot(times, balances)
        buf = BytesIO()
        plt.savefig(buf, format="png")
        buf.seek(0)

        return StreamingResponse(buf, media_type="image/png")

使用名为 api.py 的 FastAPI 的后端 python 文件

@app.get("/image")
async def get_images() -> dict:
    return {"data": images}

@app.post("/image")
async def add_image(ethAddress: dict) -> dict:

    test = EthBalanceTracker.get_transactions(ethAddress["ethAddress"])
    images.append(test)

我已经尝试了上面的代码和其他一些变体。我使用是StreamingResponse因为我不想在本地保存图表。我的问题是我无法显示图表localhost:8000/images并得到一个 …

我正在使用图像压缩来减小图像大小。提交帖子请求时，我没有收到任何错误，但无法弄清楚为什么图像没有保存。这是我的代码：

@app.post("/post_ads")
async def create_upload_files(title: str = Form(),body: str = Form(), 
    db: Session = Depends(get_db), files: list[UploadFile] = File(description="Multiple files as UploadFile")):
    for file in files:
        im = Image.open(file.file)
        im = im.convert("RGB")
        im_io = BytesIO()
        im = im.save(im_io, 'JPEG', quality=50) 

了解 Uvicorn 异步行为

我试图了解 Uvicorn 的行为。我创建了一个示例 fastapi 应用程序，主要休眠 5 秒。

import time
from datetime import datetime


from fastapi import FastAPI


app = FastAPI()

counter = 0

@app.get("/")
def root():
    global counter
    counter = counter + 1
    my_id = counter
    print(f'I ({my_id}) am feeling sleepy')
    time.sleep(5)
    print(f'I ({my_id}) am done sleeping')
    return {}

我使用 Apache Bench 的以下命令调用我的应用程序：

ab -n 5 -c 5 http://127.0.0.1:8000/

输出：

I (1) am feeling sleepy  -- 0s
I (1) am done sleeping   -- 5s
I (2) am …

我想将文件上传到 FastAPI 后端并将其转换为 Pandas DataFrame。但是，我似乎不明白如何使用 FastAPI 的UploadFile对象来做到这一点。更具体地说，我应该将什么传递给该pd.read_csv()函数？

这是我的 FastAPI 端点：

@app.post("/upload")
async def upload_file(file: UploadFile):
    df = pd.read_csv("")
    print(df)
    return {"filename": file.filename}