【Gradio】Reactive Interfaces 响应式接口

最后,我们介绍如何让 Gradio 演示自动刷新或连续流式传输数据。

实时接口

您可以通过在接口中设置 live=True 来使接口自动刷新。现在,接口将在用户输入更改时立即重新计算。

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import gradio as gr  # 导入gradio库,用于构建web应用界面


# 定义一个计算器函数,根据不同的操作执行不同的计算
def calculator(num1, operation, num2):
    # 判断用户选择的运算类型,并根据类型执行相应的数学运算
    if operation == "add":  # 如果选择加法
        return num1 + num2  # 返回两数之和
    elif operation == "subtract":  # 如果选择减法
        return num1 - num2  # 返回两数之差
    elif operation == "multiply":  # 如果选择乘法
        return num1 * num2  # 返回两数之积
    elif operation == "divide":  # 如果选择除法
        return num1 / num2  # 返回两数之商


# 创建一个Gradio界面,用于用户输入和显示计算结果
demo = gr.Interface(
    calculator,  # 指定后端处理函数为calculator
    [  # 定义输入控件
        "number",  # 第一个输入控件:数字输入,用于输入第一个操作数
        gr.Radio(["add", "subtract", "multiply", "divide"]),  # 第二个输入控件:单选按钮,用于选择运算类型
        "number"  # 第三个输入控件:数字输入,用于输入第二个操作数
    ],
    "number",  # 定义输出控件为数字显示,用于展示计算结果
    live=True,  # 设置为实时模式,用户每次输入后会自动计算并更新结
<think>好的,用户想了解Gradio框架中暴露的API接口及其用法,特别是API接口文档和示例代码。我需要根据提供的引用内容来组织回答。 首先,根据引用[3],Gradio和FastAPI的集成可以简化模型部署。用户可能对如何将两者结合使用感兴趣,可能需要提到FastAPI自动生成文档的优势。 引用[1]提到Gradio目前没有重新引入Swagger API文档,但可以通过修改源码或自己编写代码来绕过。这里需要说明Gradio本身的API文档情况,以及可能的解决方法。例如,用户可能需要手动创建API路由或结合FastAPI来增强文档功能。 引用[2]指出FastAPI支持OpenAPI标准,自动生成交互式文档。这可能提示用户,如果结合FastAPI使用,可以获得更好的API文档支持,比如通过Swagger UI访问。 接下来,我需要整理Gradio的API接口类型。Gradio的Interface类允许通过launch()启动Web服务,但默认可能不提供结构化API文档。用户可能需要通过Gradio的Routes类自定义路由,或者使用FastAPI来包装Gradio应用,从而暴露更规范的API。 示例代码部分,可以展示如何使用Gradio的Interface启动一个简单的应用,然后如何用FastAPI集成,添加自定义路由,并生成OpenAPI文档。需要注意代码的正确性和注释,帮助用户理解每个步骤。 另外,引用[1]提到不改代码的简单办法,可能是指通过访问特定的Gradio端点,比如/docs或/openapi.json,但需要确认这些路径是否存在。例如,Gradio可能内置了一些API端点,但文档可能不够完善,这时候结合FastAPI可以弥补不足。 最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何集成Gradio与FastAPI,如何自定义输入输出,或者如何处理身份验证等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的其他方面。</think>Gradio框架通过集成FastAPI提供了API接口的扩展能力,但原生API文档的生成需要开发者主动配置。以下是关于Gradio API接口的详细说明: ### 一、Gradio原生API接口类型 1. **基础Web服务接口** - 通过`Interface.launch()`启动的Web服务默认暴露预测接口,路径为`/api/predict` - 请求示例: ```python import requests response = requests.post("http://localhost:7860/api/predict", json={"data": ["input_text"]}) ``` 2. **自定义路由接口** 使用`gradio.Routes`类可创建自定义API端点: ```python from gradio import Routes def custom_endpoint(name: str): return {"message": f"Hello {name}"} app = Routes().add("/greet", custom_endpoint, methods=["POST"]) ``` ### 二、与FastAPI集成方案[^3] ```python from fastapi import FastAPI import gradio as gr # 创建FastAPI实例 fastapi_app = FastAPI() # 定义Gradio接口 demo = gr.Interface(lambda x:x, "text", "text") # 挂载Gradio应用到FastAPI app = gr.mount_gradio_app(fastapi_app, demo, path="/gradio") # 添加自定义API @app.get("/health") def health_check(): return {"status": "OK"} ``` 此时访问`/docs`可查看自动生成的OpenAPI文档[^2] ### 三、API文档获取方法 1. **原生接口文档** - 访问`/openapi.json`获取原始OpenAPI规范 - 访问`/docs`查看交互式文档(需启用FastAPI集成) 2. **代码示例** ```python # 获取API规范 import requests print(requests.get("http://localhost:7860/openapi.json").json()) ``` ### 四、高级配置技巧 1. **参数验证增强** ```python from pydantic import BaseModel class UserInput(BaseModel): text: str max_length: int = 100 @app.post("/analyze") def analyze(input: UserInput): return {"result": input.text[:input.max_length]} ``` 2. **异步接口支持** ```python @app.get("/async-demo") async def async_api(): import asyncio await asyncio.sleep(1) return {"status": "done"} ```
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