使用 Flask 构建流式返回服务是一个很常见的应用场景，特别是在需要逐步传输大数据或进行长时间操作的场景下（比如下载大文件、实时日志等）。Flask 中可以通过 Response 对象来实现流式响应。以下是一个简单的例子，展示了如何在 Flask 中构建一个流式返回的服务。
示例：构建一个流式返回的 Flask 服务
1. 创建 Flask 应用并实现流式返回功能
from flask import Flask, Response
import time
app = Flask(__name__)
# 流式返回的生成器
def generate_data():
for i in range(10):
# 模拟处理延时，例如从数据库获取数据或计算等
time.sleep(1)
yield f"data chunk {i}\n"
# 路由：返回流式数据
@app.route('/stream')
def stream():
return Response(generate_data(), content_type='text/plain;charset=utf-8')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
解释：
generate_data()是一个生成器函数，它逐个产生数据块，并在每个块之间模拟了1秒的延时（这通常代表一些计算、网络请求或数据库查询等操作）。Response(generate_data())用于创建一个响应对象，它将逐步从生成器中获取数据并发送给客户端。content_type='text/plain;charset=utf-8'用于指定返回的内容类型，你可以根据实际需要调整。
2. 启动 Flask 服务
在命令行中运行上述代码，启动 Flask 应用：
python app.py
默认情况下，Flask 会在 http://127.0.0.1:5000/ 启动服务。
3. 使用流式服务
你可以使用 requests 库来请求这个流式返回的数据。以下是客户端代码：
import requests
url = 'http://127.0.0.1:5000/stream'
response = requests.get(url, stream=True)
# 逐行打印返回的内容
for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if line:
print(line)
关键点：
stream=True用于告诉requests客户端逐步接收响应内容。iter_lines()用于逐行读取流式数据。
4. 流式返回的其他应用
流式返回在以下场景中非常有用：
- 实时日志监控：你可以使用流式响应实时输出应用的日志。
- 大文件下载：你可以使用流式响应按块返回文件内容，避免一次性加载大文件到内存中。
- 长时间计算任务：比如，实时处理并返回处理结果。
希望这个示例能帮助你理解如何在 Flask 中实现流式返回服务！你有任何问题或者需要进一步的例子吗？