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文章目录二、Python-flask-rabbitMQ-插件方式整合引言具体步骤1安装依赖：2编写实体类：3编写消费者和生产者：4初始化消费者和生产者：5其他地方使用生产者二、Python-flask-rabbitMQ-插件方式整合引言当今互联网应用的高并发场景下，如何保证可靠的消息传递和高效的处理成为了一项重要的挑战。在这种情况下，RabbitMQ作为一种可靠的消息队列系统，被广泛应用于各个领域。本文将介绍如何使用RabbitMQ插件整合Flask框架，实现并发性生产者和消费者的兼容。通过这种方式，我们可以利用RabbitMQ的优势来确保消息的可靠传递，并提高应用程序的处理能力。首先，我们需

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在探索ChatGPT的使用过程中，我们发现GPT采用了流式数据返回的方式。理论上，这种情况可以通过全双工通信协议实现持久化连接，或者依赖于基于EventStream的事件流。然而，ChatGPT选择了后者，也就是本文即将深入探讨的SSE（Server-SentEvents）技术。要理解这个选择，我们需要关注ChatGPT的使用场景。作为一个基于深度学习的大型语言模型，ChatGPT需要处理大量的自然语言数据，这无疑需要大量的计算资源和时间。相较于普通的读取数据库操作，其响应速度自然会慢许多。对于这种可能需要长时间等待响应的对话场景，ChatGPT采用了一种巧妙的策略：它会将已经计算出的数据“推

一，提前准备提前准备几个接口，也可以自己提供，我这里直接在网上找了几个公开的api。本文提供的所有代码都已经公开，请参考https://gitee.com/zengmoss/exchange二，新建项目然后新建一个springboot的项目，这里只需要spring-web模块就行了，完整的pom文件如下： 4.0.0 org.springframework.boot spring-boot-starter-parent 3.2.0 com.example exchange 0.0.1-SNAPSHOT exchange springboot3内置HTTP 17 o