Emmett框架2.7版本发布:全面拥抱异步流式响应
2025-07-05 20:26:46作者:舒璇辛Bertina
Emmett是一个现代化的Python Web框架,以其简洁优雅的API设计和强大的功能而闻名。作为一款全栈框架,Emmett提供了从路由到ORM的一整套解决方案,同时保持了轻量级和易用性的特点。最新发布的2.7版本标志着框架在异步处理和实时通信能力上的重大进步。
核心特性升级
流式响应与SSE原生支持
2.7版本最引人注目的改进是引入了完整的流式响应处理能力。开发者现在可以通过简洁的API实现:
- 响应流式处理工具:提供了构建和发送流式响应的标准方法
- Server-Sent Events(SSE)原生支持:无需额外扩展即可实现服务器推送事件
- 管道流处理:新增的
on_stream方法允许在管道中直接处理流数据
这些特性使得实现实时更新、长轮询等场景变得异常简单,例如可以轻松构建股票行情推送或实时聊天功能。
技术栈演进
数据库适配升级
新版本实验性地支持了psycopg 3驱动,这是PostgreSQL Python生态中的重要更新。psycopg 3带来了:
- 更简洁的API设计
- 改进的异步支持
- 更好的类型提示
- 性能优化
虽然目前标记为实验性支持,但这为未来的数据库交互方式奠定了基础。
异步基础设施调整
2.7版本对底层异步处理进行了重要调整:
- 采用RSGI 1.5规范,确保与Python异步生态的兼容性
- 将uvloop改为可选依赖,提供更大的部署灵活性
- 移除了uvicorn的强制依赖,允许开发者自由选择ASGI服务器
兼容性变更
随着Python生态的发展,2.7版本也做出了一些必要的调整:
- 停止对Python 3.8的支持,建议用户升级到3.9+
- 清理了部分过时的依赖关系
- 优化了类型提示系统
这些变更虽然可能带来短暂的升级成本,但为框架的长期健康发展扫清了障碍。
升级建议
对于现有项目,升级到2.7版本需要注意:
- 检查Python版本是否符合要求
- 评估是否确实需要uvloop特性
- 测试psycopg 3的兼容性(如果使用PostgreSQL)
- 流式API虽然强大,但要合理使用以避免资源浪费
Emmett 2.7的这些改进,特别是流式处理能力的增强,使得它能够更好地应对现代Web应用对实时性的需求,为开发者提供了更强大的工具集。无论是构建传统的CRUD应用还是需要实时交互的复杂系统,新版本都值得考虑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878