使用 Python 流式传输来自 OpenAI API 的响应：分步指南

流式传输是指将数据分成小块进行处理，而不是一次性加载整个数据集。对于来自 OpenAI API 的大量响应，流式传输可以显著提高处理效率，减少内存占用。以下是使用 Python 进行流式传输的步骤：

1. 安装必要的库
   首先，确保您已安装 requests 和 stream 这两个库。您可以使用以下命令进行安装：
   pip install requests streamlit
2. 建立连接并发送请求
   使用 requests 库建立与 OpenAI API 的连接，并发送请求。确保在请求头中包含必要的认证信息（API key）。以下是一个示例代码片段：

   import requests
   import streamlit as st
   headers = {
   'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
   }
   response = requests.get('https://api.openai.com/v2/engines/davinci/completions', headers=headers)

3. 流式处理响应数据
   使用 streamlit 库的 read_json_stream 函数流式读取响应数据。该函数将自动按块读取数据，并在每个块上运行您的处理代码。以下是一个示例代码片段：

   import json
   import streamlit as st
   def process_data(data_block):  # 处理每个数据块的函数
   # 在此处编写处理逻辑，例如解析 JSON 数据等
   return data_block  # 返回处理后的数据块或任何其他您想要的内容
   data_stream = st.read_json_stream(response)
   processed_stream = data_stream.map(process_data)

   在 process_data 函数中，您可以编写自定义的处理逻辑来解析 JSON 数据、提取所需信息等。您可以根据需要调整该函数的实现。在示例中，它只是简单地返回了数据块。