post ollama返回是很多段的

### 使用 Ollama Post 请求返回多段数据的处理方法 当使用 `ollama` 进行 POST 请求并期望接收多段数据时，可以通过流式接口来逐步获取每一段响应。以下是详细的解决方案： #### 1. 发送带有流式参数的 POST 请求 为了支持多段数据的返回，在发起 POST 请求时需要设置特定的参数以启用流式模式。例如，可以在请求体中加入 `"stream": true` 参数。 ```python import requests import json url = "http://localhost:11434/api/generate" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "your_model_name", "prompt": "Your input prompt here.", "stream": True # 启用流式传输 } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), stream=True) ``` 此处启用了 `stream=True` 参数[^1]，以便逐段读取服务器返回的数据。 --- #### 2. 实现流式数据解析逻辑 由于流式传输会分多次返回数据片段，因此需要逐一读取这些片段并对它们进行拼接或单独处理。 ```python if response.status_code == 200: partial_responses = [] for line in response.iter_lines(decode_unicode=True): if line.strip(): # 排除空白行 try: chunk_data = json.loads(line) # 尝试解析 JSON 数据 if 'response' in chunk_data: partial_responses.append(chunk_data['response']) # 提取并存储每一部分响应 except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON 解析错误: {e}") final_response = ''.join(partial_responses) # 如果需要完整的最终结果，则在此处拼接所有片段 print(final_response) else: print("error:", response.status_code, response.text) ``` 上述代码实现了对每次返回的小块数据的捕获，并将其存入列表 `partial_responses` 中。如果应用需求仅需展示实时更新的内容，可以直接在循环内部即时输出；而如果需要整个完整的结果，则可将各片段连接起来形成最终字符串。 --- #### 3. 结合 Django 返回流式数据给前端 如果是在基于 Django 的项目中实现这一功能，推荐使用 `StreamingHttpResponse` 来向客户端推送连续的数据流。 ```python from django.http import StreamingHttpResponse def generate_stream(request): url = "http://localhost:11434/api/generate" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "your_model_name", "prompt": request.GET.get('prompt', ''), "stream": True } def event_stream(): with requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), stream=True) as resp: if resp.status_code != 200: yield f"data: error {resp.status_code} {resp.reason}\n\n" return for line in resp.iter_lines(decode_unicode=True): if line.strip(): try: chunk_data = json.loads(line) if 'response' in chunk_data: yield f"data: {chunk_data['response']}\n\n" except Exception as e: yield f"data: Error parsing server response.\n\n" return StreamingHttpResponse(event_stream(), content_type="text/event-stream") ``` 这段代码定义了一个视图函数 `generate_stream()` ，它通过 SSE (Server-Sent Events) 协议持续向浏览器端发送来自 Ollama API 的流式数据[^2]。 --- #### 4. 示例：Gradio 界面中的流式显示 对于更直观的应用场景，比如构建 Gradio 用户界面，也可以采用类似的思路实现实时反馈效果。 ```python import gradio as gr def chatbot(prompt): history = [[prompt, ""]] for res in bot(history): # 假设已存在 bot 函数用于生成流式回复 if 'response' in res: yield res['response'] with gr.Blocks() as demo: chatbot_input = gr.Textbox(label="Input Prompt") chatbot_output = gr.Textbox(label="Response") chatbot_input.submit(chatbot, inputs=chatbot_input, outputs=chatbot_output, api_name="chatbot") demo.launch() ``` 这里借助了之前提到过的 `bot()` 方法[^3]，从而能够动态呈现对话历史记录以及模型产生的新内容。 --- #### 总结 以上介绍了三种不同方式下针对 Ollama POST 请求返回多段数据的具体处理流程——无论是纯 Python 脚本环境还是集成到 Web 应用框架之中都具备较高的灵活性与扩展性。