python sse的是什么？

1.sse是什么？

 

是一个通信协议。最主要的是， 服务器必须发送一个 Content-Type 为 text/event-stream 的响应头，这告诉客户端：“接下来我发送的不是普通的 HTML 或 JSON，而是一个事件流。”

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是的，完全正确！您可以非常准确地将 SSE (Server-Sent Events) 理解为一个通信标准或通信协议规范。

它不是一个独立的协议（像 TCP 或 HTTP 那样），而是构建在 HTTP 协议之上的一套标准。

这个标准由 WHATWG（网页超文本应用技术工作组，负责制定 HTML、DOM 等现代 Web 标准的组织）在 HTML Living Standard 中进行了详细定义。

这个标准具体规定了以下几个核心方面：

1. 服务器的角色和响应格式 (Server's Role & Response Format):

   • MIME 类型: 服务器必须发送一个 Content-Type 为 text/event-stream 的响应头，这告诉客户端：“接下来我发送的不是普通的 HTML 或 JSON，而是一个事件流。”
   • 连接保持: 服务器需要保持这个 HTTP 连接持续打开。
   • 消息结构: 发送的每一条消息都必须遵循特定的文本格式。最基本的就是 data: <message>\n\n。此外，标准还定义了 id (消息ID)、event (事件类型)、retry (重连时间) 等可选字段。

2. 客户端的行为和 API (Client's Behavior & API):

   • EventSource 接口: 标准定义了浏览器必须提供一个 EventSource JavaScript API。开发者通过 new EventSource('/my-stream-url') 来创建连接。
   • 事件监听: 客户端通过 .onmessage、.onerror 以及使用 .addEventListener('custom_event', ...) 来监听不同类型的消息。
   • 自动重连: 这是 SSE 标准一个非常重要的特性。如果网络连接意外断开，遵循标准的客户端（例如浏览器）会自动尝试重新连接到服务器。服务器可以通过 retry: 字段来建议客户端重连的间隔时间。

把它和类似技术做个对比，您会更清晰：

• 对比 WebSocket: WebSocket 是一个完全独立的、双向的协议（协议头是 ws:// 或 wss://）。而 SSE 只是对 HTTP 协议的一种特殊用法，是单向的（服务器 -> 客户端）。因此，SSE 更轻量、实现更简单。
• 对比长轮询 (Long Polling): 长轮询是一种“模拟”推送的技术，客户端发起请求，服务器“hold”住不回，直到有数据才返回，然后客户端立即再次发起新请求。这会产生大量的请求开销。而 SSE 只需要建立一次连接，效率高得多。

总结来说：

称 SSE 为一个通信标准非常准确。它为“服务器如何通过 HTTP 将数据流式地、单向地推送给客户端”这一特定场景，提供了一套完整、可靠且被各大浏览器广泛支持的规则和实现机制。

2.如何写一个sse的示例代码？

重点：

在于这个request库种的stream=True 这个字段打开。

 

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好的，我们来详细探讨一下如何使用 Python 处理服务器发送事件 (Server-Sent Events, SSE)。

SSE 是一种允许服务器向客户端单向推送数据的 Web 技术。它基于 HTTP 协议，非常适合实现服务端的流式数据传输，例如实时更新、消息通知、数据仪表盘等。

与 WebSocket 相比，SSE 更简单，因为它只是标准的 HTTP，不需要新的协议。但它是单向的（服务器 -> 客户端），而 WebSocket 是双向的。

处理 SSE 分为两部分：服务端实现和客户端接收。

1. 服务端实现 (Server)

在服务端，你需要创建一个 HTTP 端点，该端点的响应头 Content-Type 必须是 text/event-stream。然后，服务器保持该连接打开，并以特定格式持续发送数据。

最核心的部分是使用生成器 (Generator) 来流式地 yield 数据。

这里以最常见的 Web 框架 Flask 为例，展示如何创建一个 SSE 端点。

import time
from flask import Flask, Responseapp = Flask(__name__)@app.route('/stream')
def stream():def event_stream():count = 0while True:# 等待一秒time.sleep(1)# 发送数据，必须以 "data: " 开头，并以 "\n\n" 结尾yield f"data: 这是一条消息，ID: {count}\n\n"count += 1# 返回一个流式响应return Response(event_stream(), mimetype='text/event-stream')if __name__ == '__main__':app.run(threaded=True, port=5000)

代码解释:

1. event_stream() 是一个生成器函数，它在一个无限循环中不断生成数据。
2. yield f"data: ...\n\n" 是 SSE 的核心。
   • data: 是固定的前缀。
   • 后面跟着你的消息内容。
   • \n\n (两个换行符) 表示一条消息的结束。
3. Response(event_stream(), mimetype='text/event-stream') 将生成器包装成一个 Flask 响应，并设置正确的 MIME 类型，告诉浏览器这是一个事件流。

2. 客户端接收 (Client)

在客户端，你需要连接到服务器的 /stream 端点，并循环读取响应流。

方法一：使用 requests 库

requests 库可以通过设置 stream=True 来处理流式响应。

import requests# 连接到 SSE 端点
with requests.get('http://127.0.0.1:5000/stream', stream=True) as r:# 检查响应头if 'text/event-stream' not in r.headers.get('Content-Type', ''):print("错误：服务器未使用 'text/event-stream'")exit()# 逐行迭代响应内容for line in r.iter_lines():# 过滤掉空行或注释行if line and line.startswith(b'data:'):# 解码并打印数据部分data = line.split(b':', 1)[1].strip()print(f"收到数据: {data.decode('utf-8')}")

代码解释:

1. requests.get(..., stream=True) 是关键，它告诉 requests 不要立即下载所有内容，而是保持连接并允许你迭代响应。
2. r.iter_lines() 会逐行读取响应流。
3. 我们检查每一行是否以 data: 开头，然后提取并打印真实的数据。

方法二：使用 sseclient-py 库

这是一个专门为处理 SSE 设计的库，它能更好地处理重连、id、event 等 SSE 协议的细节，使用起来更方便。

首先，你需要安装它：pip install sseclient-py

import sseclient# 创建一个 SSE 客户端
client = sseclient.SSEClient('http://127.0.0.1:5000/stream')# 迭代事件
for event in client.events():print(f"收到数据: {event.data}")

这个库极大地简化了客户端代码。它会自动处理消息边界、解析 data 字段，并将其作为 event 对象提供给你。

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为了让你更方便地测试，我将把一个完整的、可运行的服务端和客户端示例放在下面的代码文件中。你可以直接运行它来观察效果。

import time
import threading
import requests
from flask import Flask, Response# ==============================================================================
# 服务端 (Server)
# ==============================================================================
def create_sse_server():"""创建一个 Flask 应用作为 SSE 服务器"""app = Flask(__name__)@app.route('/stream')def stream():def event_stream():"""一个生成器函数，用于流式传输事件"""count = 0print("服务器：客户端已连接，开始发送事件...")try:while True:# 每隔一秒发送一次数据time.sleep(1)# SSE 消息格式: "data: <your_message>\n\n"message = f"这是第 {count} 条消息"yield f"data: {message}\n\n"print(f"服务器：已发送 -> '{message}'")count += 1except GeneratorExit:# 当客户端断开连接时，生成器会收到一个 GeneratorExit 异常print("服务器：客户端已断开连接。")# 返回一个流式响应，MIME 类型为 'text/event-stream'return Response(event_stream(), mimetype='text/event-stream')print("服务器：Flask SSE 服务器正在启动...")# 在单独的线程中运行 Flask 服务器，以避免阻塞主线程# 在生产环境中，应使用 Gunicorn 或 uWSGI 等 WSGI 服务器server_thread = threading.Thread(target=lambda: app.run(threaded=True, port=5000, host='0.0.0.0'))server_thread.daemon = Trueserver_thread.start()print("服务器：服务器已在 http://0.0.0.0:5000 上运行")# ==============================================================================
# 客户端 (Client)
# ==============================================================================
def run_sse_client():"""运行一个 SSE 客户端来接收事件"""sse_url = 'http://127.0.0.1:5000/stream'print(f"\n客户端：正在连接到 SSE 服务器 at {sse_url}...")try:# 使用 requests 库并设置 stream=True 来接收流式响应with requests.get(sse_url, stream=True, timeout=10) as response:# 确保服务器返回了正确的 Content-Typeif 'text/event-stream' not in response.headers.get('Content-Type', ''):print(f"客户端错误：无效的 Content-Type: {response.headers.get('Content-Type')}")returnprint("客户端：连接成功，开始监听事件...")# 使用 iter_lines 迭代来自服务器的每一行数据for line in response.iter_lines():# SSE 消息以 "data:" 开头if line and line.startswith(b'data:'):# 从 "data:" 前缀后提取消息内容# line 是 bytes 类型，需要解码为 utf-8 字符串data = line.split(b':', 1)[1].strip()print(f"客户端：收到数据 -> {data.decode('utf-8')}")except requests.exceptions.RequestException as e:print(f"\n客户端：连接错误: {e}")print("客户端：请确保服务器正在运行。")except KeyboardInterrupt:print("\n客户端：用户中断，正在关闭。")# ==============================================================================
# 主程序入口
# ==============================================================================
if __name__ == '__main__':# 1. 启动 SSE 服务器create_sse_server()# 等待服务器启动print("主程序：等待2秒让服务器完全启动...")time.sleep(2)# 2. 运行 SSE 客户端run_sse_client()print("\n主程序：客户端已停止。服务器仍在后台线程运行。")# 主线程将在这里结束，但后台的服务器线程会因为 daemon=True 而随之退出。

这个示例将启动一个 Flask 服务器，然后客户端会连接到它并实时打印出服务器发送的流式消息。你可以直接运行此文件来体验整个流程。

3.如果不设置stream=True会怎么样？

程序会卡住，默认模式，是等待内容体的结果来展示，因为是流式，等不到内容体的全部，就会一直在等待。

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是的，您的理解非常精准。

如果您不设置 stream=True，requests 库会采用其默认的“缓冲”行为，这确实会导致连接通路在您能处理数据之前就已经被处理完毕，对于 SSE 这样的流式协议来说是行不通的。

我们来深入剖析一下这两种模式的区别：

默认行为 (不设置 stream=True) - 缓冲模式

当您执行一个普通的 requests.get('...') 时，会发生以下情况：

1. 发送请求： requests 向服务器发送 HTTP 请求。
2. 等待并下载所有内容： 库会一直等待，直到服务器响应了所有的数据。它会将整个响应体（response body）下载下来，并存储在内存中。
3. 加载到内存： 所有数据被完整加载到 response 对象的 content 或 text 属性里。
4. 返回并关闭： 只有当所有内容都下载完毕后，get() 函数才会返回 response 对象给您的代码。此时，底层的 TCP 连接通常会被释放回连接池或直接关闭，因为 requests 认为这次通信已经“完成”了。

这对于 SSE 为什么是致命的？

SSE 的服务器永远不会“完成”响应。它会一直保持连接打开，以便随时推送新的数据。

所以，如果客户端使用默认的 requests 模式去连接 SSE 端点，客户端会永远等待下去，因为它总是在等待那个永远不会到来的“响应结束”信号。您的 requests.get() 调用会一直被阻塞，程序就卡在那里了。

设置 stream=True - 流式模式

当您执行 requests.get('...', stream=True) 时，行为完全不同：

1. 发送请求： requests 向服务器发送 HTTP 请求。
2. 只下载响应头： 库会立即返回，只要它接收到了服务器的响应头（headers）。它不会去下载整个响应体。
3. 连接保持打开： 此时，底层的 TCP 连接是保持活动的。response 对象内部保留了这个连接的“通路”。
4. 按需读取： 您现在可以通过 response.iter_lines() 或 response.iter_content() 这样的方法，主动地、一块一块地从这个打开的连接中读取数据。每当新数据从服务器传来，您就能通过迭代读到它。

这为什么适用于 SSE？

这个模式完美契合了 SSE 的工作方式。客户端不会傻等响应结束，而是建立连接后马上开始监听，服务器可以随时通过这个“通路”推送数据，客户端也能实时地一行一行接收和处理。

连接何时关闭？

在 stream=True 模式下，连接会在以下几种情况关闭：

1. 您读取完所有数据： 当您通过迭代（例如 for 循环）把服务器发送的所有内容都读取完毕（对于 SSE 来说，这意味着服务器主动关闭了连接）。
2. with 语句结束： 当包裹 requests.get 的 with 代码块执行完毕时，requests 会自动为您关闭连接。这是处理流式请求的最佳实践。
3. 服务器关闭连接： 服务器可以单方面决定关闭连接。
4. 网络错误或超时： 发生网络问题。

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总结对比

特性	默认模式 (stream=False)	流式模式 (stream=True)
行为	下载所有内容到内存，然后才返回。	只下载响应头，立即返回。
response.content	立即可用，包含全部数据。	不可用，访问会抛出异常。必须迭代读取。
连接状态	请求完成后立即关闭/释放。	保持打开，直到您读取完毕或手动关闭。
适用场景	获取大小可预期的、完整的资源（JSON、HTML页面、小文件）。	处理大型文件、实时数据流 (SSE)、无法预知大小的响应。
对 SSE 的影响	程序会卡住，永远等待响应结束。	正确的工作方式，可以实时接收服务器推送的事件。

 

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/634581294

AI：gemini 2.5 pro