【💊 Python的解憂錦囊】requests 流式(stream)請求
更快、更短、更即時是串流傳輸必要的元素， 而我們常常在使用Python請求API時都是等待式回應， 也就是一個請求過去之後， 待對方處理完畢後再行回應， 但假設需要下載的檔案、內容非常大時， 是不是使用者只能傻傻的等待整個傳輸結束後才能顯示？ 這樣的使用者體驗也實在太糟糕了， 對於使用者來說除了完全狀況外之外， 也不知道到底有沒有在運作， 而你知道嗎？ 其實http request的請求也有支援「流(stream)」式的傳輸， 它可以怎麼用呢？我們底下才會一一進行說明。
Python的requests裡面有get、post、put、delete…功能， 其中有一個stream參數， 想必平常也不太會去使用它吧！ 除非我們今天拿著get去取一個超大(100GB)的檔案， 我們就會知道怎麼一直在等、等、等…， 那究竟有沒有辦法下載一點點就儲存一點點或者處理一點點呢？ 答案是有的， stream這個關鍵參數就是個關鍵， 它可以讓我們一包包的下載檔案或者文本， 假如是文本的話就可以即時的顯示給使用者， 大幅度的提昇使用者體驗。
有哪些關鍵功能可以使用？
requests有post、get、put、delete…， 裡面都可以設定stream參數， 而得到的response則有「iter_content」、「iter_lines」兩個函式可以一部分的拉取資料， 我們可以看看底下的使用範例。
不過通常我們只會用get、post來設定stream=True。
使用範例
response = requests.get(url, stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
...對每個chunk進行處理
什麼時候開始流(stream)？
當我們進行請求時， 其實還沒有開始下載資料。
requests.get(xxx, stream=True)
而是呼叫了「iter_content」、「iter_lines」之後才會開始下載， 並且我們也可以決定一次要拉多少大小。
response = requests.get(xxx, stream=True)
for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
xxx
注意事項
- chunk_size如果太大， 那要注意記憶體夠不夠， 而且設定非常大的話不如就直接原生的等待回應。
- stream=True時， 無法使用response.text或response.content， 而是要用「iter_content」、「iter_lines」讓資料像水流一下慢慢流。
結語
今天介紹的requests套件是我們在python常常請求API會使用到的， 只是stream平常真的比較少用， 那為什麼我們會注意到這個部份呢？ 主要是我們在「🔒 阿Han的軟體心法實戰營 - kafka專區」會大量的學習到串流技術， 那其中的ksql篇章就會使用http的stream來串流讀取流式資料， 因此我們先開了這篇章來說明一番， 日後當您接觸到kafak這類的串流技術時相信肯定能派上用場。
