Requests流式响应：迭代处理大型API响应

Requests流式响应：迭代处理大型API响应

【免费下载链接】requests 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/req/requests

在当今数据驱动的世界，处理大型API响应已成为开发者日常工作的一部分。无论是分析实时数据流、下载大文件，还是处理批量数据，传统的一次性加载整个响应到内存的方式常常导致内存溢出、性能下降甚至程序崩溃。Requests库提供的流式响应功能通过迭代方式处理数据，完美解决了这一痛点，让你能够高效、安全地处理任意大小的API响应。

读完本文后，你将掌握：

• 流式响应的工作原理及优势
• 使用iter_content()和iter_lines()方法处理大型响应
• 实现高效的JSON流解析
• 对比流式处理与传统方法的性能差异
• 掌握生产环境中的最佳实践和错误处理技巧

流式响应基础

流式响应（Streaming Response）是一种允许客户端在服务器完全发送响应之前就开始处理数据的技术。与传统方法将整个响应体加载到内存不同，流式响应将数据分成小块（chunk）传输，客户端可以逐块处理，显著降低内存占用。

在Requests库中，流式响应通过stream=True参数启用，结合Response.iter_content()或Response.iter_lines()方法实现迭代处理。这一机制在src/requests/models.py中的Response类中实现，核心代码如下：

class Response:
    # ...其他代码...
    
    def __iter__(self):
        """Allows you to use a response as an iterator."""
        return self.iter_content(128)
    
    def iter_content(self, chunk_size=1, decode_unicode=False):
        """Iterates over the response data.  When stream=True is set on the
        request, this avoids reading the content at once into memory for
        large responses.
        """
        # ...实现代码...
    
    def iter_lines(self, chunk_size=ITER_CHUNK_SIZE, decode_unicode=False, delimiter=None):
        """Iterates over the response data, one line at a time.  When
        stream=True is set on the request, this avoids reading the
        content at once into memory for large responses.
        """
        # ...实现代码...

工作原理

传统响应处理流程与流式响应处理流程的对比：

核心方法解析

Requests提供了两种主要方法用于处理流式响应，它们各有适用场景和特点。

iter_content()

iter_content()方法以指定大小的块迭代响应数据，适用于处理二进制文件或任意格式数据流。

方法签名（来自src/requests/models.py）：

def iter_content(self, chunk_size=1, decode_unicode=False):
    """Iterates over the response data.  When stream=True is set on the
    request, this avoids reading the content at once into memory for
    large responses.

    .. note:: This method is not reentrant safe.
    """

主要参数：

• chunk_size: 控制每次迭代返回的数据块大小（字节）
• decode_unicode: 是否自动解码响应数据为Unicode

使用示例：

import requests

url = "https://example.com/large-file.zip"
with requests.get(url, stream=True) as r:
    with open("local-file.zip", "wb") as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192): 
            # 8192字节 = 8KB，是一个性能和内存占用的平衡点
            if chunk:  # 过滤掉保持连接的空块
                f.write(chunk)
                # 可以在这里添加进度条更新逻辑

iter_lines()

iter_lines()方法按行迭代响应数据，特别适合处理文本数据和基于行的协议（如CSV、日志流或JSON Lines格式）。

方法签名（来自src/requests/models.py）：

def iter_lines(self, chunk_size=ITER_CHUNK_SIZE, decode_unicode=False, delimiter=None):
    """Iterates over the response data, one line at a time.  When
    stream=True is set on the request, this avoids reading the
    content at once into memory for large responses.

    .. note:: This method is not reentrant safe.
    """

主要参数：

• chunk_size: 内部缓冲区大小
• decode_unicode: 是否自动解码为Unicode
• delimiter: 自定义行分隔符（默认是b'\n'）

使用示例：

import requests

url = "https://example.com/log-stream"
with requests.get(url, stream=True) as r:
    for line in r.iter_lines():
        if line:  # 过滤掉保持连接的空行
            decoded_line = line.decode('utf-8')
            print(f"Received: {decoded_line}")
            # 可以在这里添加日志处理逻辑

方法对比

特性	iter_content()	iter_lines()
用途	二进制数据、文件下载	文本数据、行协议
返回值	bytes对象（数据块）	bytes对象（完整行）
内存效率	高（块大小可控）	中（可能缓存多行）
适用场景	大型文件下载、媒体流	日志处理、JSON Lines、CSV
处理复杂度	较低	较高（需处理编码和分隔符）

实现步骤

使用Requests流式响应处理大型API响应的完整流程如下：

1. 基本流式请求

import requests

def basic_streaming_example(url):
    # 使用with语句确保连接正确关闭
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        # 检查响应状态码
        response.raise_for_status()
        
        # 迭代处理数据
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024*1024):  # 1MB块
            if chunk:  # 确保块不为空
                process_chunk(chunk)
                
def process_chunk(chunk):
    """处理单个数据块的示例函数"""
    print(f"Processing chunk of size: {len(chunk)} bytes")
    # 这里添加实际的数据处理逻辑

2. 处理JSON流

对于返回JSON Lines格式（每行一个JSON对象）的API，流式处理尤为高效：

import requests
import json

def process_json_stream(url):
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        response.raise_for_status()
        
        # 检查内容类型是否为JSON Lines
        content_type = response.headers.get('content-type', '')
        if 'application/x-json-stream' not in content_type and 'application/json-lines' not in content_type:
            raise ValueError("Expected JSON stream content type")
            
        # 迭代处理每行JSON
        for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
            if line:
                try:
                    data = json.loads(line)
                    process_json_object(data)
                except json.JSONDecodeError as e:
                    print(f"Error decoding JSON: {e} - Line: {line}")

def process_json_object(data):
    """处理单个JSON对象的示例函数"""
    print(f"Received JSON object: {data.get('id')}")
    # 这里添加实际的JSON处理逻辑

3. 带进度跟踪的文件下载

结合tqdm库实现带有进度条的大型文件下载：

import requests
from tqdm import tqdm

def download_large_file(url, output_path):
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        response.raise_for_status()
        
        # 获取文件总大小（如果服务器提供）
        total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
        
        # 设置块大小和进度条
        chunk_size = 1024*1024  # 1MB
        progress_bar = tqdm(total=total_size, unit='iB', unit_scale=True)
        
        with open(output_path, 'wb') as file:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
                size = file.write(chunk)
                progress_bar.update(size)
                
        progress_bar.close()
        print(f"File downloaded to {output_path}")

高级应用

分块验证与校验

处理关键数据时，可实现分块验证确保数据完整性：

import requests
import hashlib

def stream_with_validation(url, expected_hash):
    sha256 = hashlib.sha256()
    
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        response.raise_for_status()
        
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
            if chunk:
                sha256.update(chunk)
                process_chunk(chunk)
                
        # 验证完整性
        computed_hash = sha256.hexdigest()
        if computed_hash != expected_hash:
            raise ValueError(f"Data corruption detected! Expected hash: {expected_hash}, Computed: {computed_hash}")
            
        print("Data verified successfully")

条件请求与断点续传

利用HTTP范围请求实现断点续传：

import requests
import os

def resume_download(url, output_path):
    # 检查文件是否已部分下载
    resume_position = 0
    if os.path.exists(output_path):
        resume_position = os.path.getsize(output_path)
        print(f"Resuming download from position: {resume_position}")
    
    # 设置Range请求头
    headers = {}
    if resume_position > 0:
        headers['Range'] = f'bytes={resume_position}-'
    
    with requests.get(url, stream=True, headers=headers) as response:
        # 处理206 Partial Content响应
        if response.status_code == 206:
            mode = 'ab'  # 追加模式
            total_size = int(response.headers.get('content-range', '').split('/')[-1])
        else:
            mode = 'wb'  # 写入模式（覆盖）
            total_size = int(response.headers.get('content-length', 0)) - resume_position
        
        with open(output_path, mode) as file, tqdm(
            total=total_size, 
            unit='iB', 
            unit_scale=True,
            initial=resume_position
        ) as progress_bar:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                size = file.write(chunk)
                progress_bar.update(size)

性能对比

为了直观展示流式处理的优势，我们对比传统一次性加载与流式处理在内存占用和处理时间上的差异：

内存占用对比

处理时间对比

测试数据说明

以上对比基于以下测试条件：

• 测试文件：随机生成的二进制数据
• 硬件环境：Intel i7-8700K, 16GB RAM
• 网络条件：本地服务器（消除网络延迟影响）
• 传统方法：response.content一次性加载
• 流式方法：iter_content(chunk_size=8192)

实战案例：Twitter风格的流式API处理

以下是一个完整的生产级示例，展示如何处理类似Twitter Streaming API的实时数据流：

import requests
import json
import time
import logging
from typing import Dict, Any

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger('stream_processor')

class StreamProcessor:
    def __init__(self, api_url: str, auth_token: str, backoff_factor: float = 0.3):
        self.api_url = api_url
        self.headers = {
            'Authorization': f'Bearer {auth_token}',
            'User-Agent': 'MyStreamProcessor/1.0'
        }
        self.backoff_factor = backoff_factor
        self.running = False
        
    def start(self):
        """启动流式处理器"""
        self.running = True
        self._connect()
        
    def stop(self):
        """停止流式处理器"""
        self.running = False
        logger.info("Stream processor stopped")
        
    def _connect(self):
        """建立流式连接（带重试逻辑）"""
        retry_count = 0
        
        while self.running:
            try:
                logger.info(f"Connecting to stream: {self.api_url}")
                
                with requests.get(
                    self.api_url,
                    headers=self.headers,
                    stream=True,
                    timeout=30  # 设置超时防止永久阻塞
                ) as response:
                    response.raise_for_status()
                    retry_count = 0  # 重置重试计数
                    self._process_stream(response)
                    
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                if not self.running:
                    break
                    
                retry_count += 1
                self._handle_error(e, retry_count)
                self._backoff(retry_count)
                
    def _process_stream(self, response):
        """处理流式响应"""
        for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
            if not self.running:
                break
                
            if line:
                try:
                    data = json.loads(line)
                    self.process_tweet(data)
                except json.JSONDecodeError as e:
                    logger.error(f"Failed to decode JSON: {e} - Line: {line}")
                    
    def process_tweet(self, tweet: Dict[str, Any]):
        """处理单个推文（需要子类实现或替换）"""
        logger.info(f"Processing tweet: {tweet.get('id')}")
        # 这里添加实际的推文处理逻辑
        
    def _handle_error(self, error, retry_count):
        """处理连接错误"""
        logger.error(f"Stream error (retry {retry_count}): {str(error)}")
        
    def _backoff(self, retry_count):
        """指数退避策略"""
        if retry_count > 10:
            logger.warning("Too many retries, waiting 60 seconds")
            time.sleep(60)
        else:
            sleep_time = self.backoff_factor * (2 ** (retry_count - 1))
            logger.info(f"Waiting {sleep_time:.2f} seconds before reconnecting")
            time.sleep(sleep_time)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    STREAM_URL = "https://api.example.com/stream/tweets"
    ACCESS_TOKEN = "your_access_token_here"
    
    processor = StreamProcessor(STREAM_URL, ACCESS_TOKEN)
    try:
        logger.info("Starting stream processor...")
        processor.start()
    except KeyboardInterrupt:
        logger.info("Received shutdown signal")
        processor.stop()

最佳实践与注意事项

连接管理

始终使用with语句确保连接正确关闭，即使发生错误：

# 正确做法
with requests.get(url, stream=True) as response:
    for chunk in response.iter_content():
        process(chunk)

# 错误做法 - 可能导致连接泄漏
response = requests.get(url, stream=True)
for chunk in response.iter_content():
    process(chunk)
# 忘记调用response.close()

错误处理

实现全面的错误处理机制，特别是网络不稳定的环境：

def robust_streaming(url, max_retries=5):
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            with requests.get(url, stream=True, timeout=10) as response:
                response.raise_for_status()
                for chunk in response.iter_content():
                    process(chunk)
            break  # 成功处理后退出循环
            
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if response.status_code in [400, 401, 403, 404]:
                # 这些错误通常不会通过重试解决
                raise
            retries += 1
            print(f"HTTP Error: {e}, Retry {retries}/{max_retries}")
            
        except requests.exceptions.ConnectionError:
            retries += 1
            print(f"Connection Error, Retry {retries}/{max_retries}")
            
        except requests.exceptions.Timeout:
            retries += 1
            print(f"Timeout, Retry {retries}/{max_retries}")
            
    else:
        raise Exception(f"Failed after {max_retries} retries")

内容编码处理

处理压缩响应时确保正确解码：

def handle_encoding(url):
    with requests.get(url, stream=True) as response:
        # 让Requests自动处理gzip/deflate压缩
        # 注意：iter_content()会返回解码后的数据
        
        # 获取实际使用的编码
        encoding = response.headers.get('content-encoding', 'identity')
        print(f"Response encoded with: {encoding}")
        
        for chunk in response.iter_content():
            process(chunk)

资源释放

在长时间运行的流中，确保及时释放资源：

def long_running_stream(url):
    try:
        with requests.get(url, stream=True) as response:
            for chunk in response.iter_content():
                try:
                    process(chunk)
                except Exception as e:
                    print(f"Error processing chunk: {e}")
                    # 记录错误但继续处理后续块
    except KeyboardInterrupt:
        print("Stream interrupted by user")
    except Exception as e:
        print(f"Stream failed: {e}")
    finally:
        cleanup_resources()  # 确保资源被正确清理
        
def cleanup_resources():
    """清理资源的示例函数"""
    print("Cleaning up resources...")
    # 关闭文件、数据库连接等

总结与展望

Requests流式响应为处理大型API响应提供了高效、低内存占用的解决方案。通过stream=True参数结合iter_content()或iter_lines()方法，开发者可以轻松实现对大型文件、实时数据流和批量API响应的高效处理。

关键要点回顾

1. 内存效率：流式处理将内存占用从GB级降至MB级甚至KB级
2. 实时处理：无需等待完整响应即可开始处理数据
3. 错误恢复：实现断点续传和连接重试机制
4. 广泛适用：支持文件下载、日志处理、实时API等多种场景

进阶学习资源

• 官方文档：高级用法 - 流式请求
• 源码学习：src/requests/models.py中的Response类
• 扩展阅读：HTTP分块传输编码

随着数据量的持续增长，流式处理技术将变得越来越重要。掌握Requests流式响应不仅能解决当前的性能问题，也是构建可扩展、高性能系统的基础技能。

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