Starlette 0.46.0 版本发布:中间件优化与重要改进
Starlette 是一个轻量级的 ASGI 框架/工具包,它为构建高性能的异步 Web 服务提供了基础组件。作为 FastAPI 的底层框架,Starlette 在 Python 异步 Web 开发领域扮演着重要角色。最新发布的 0.46.0 版本带来了一系列值得关注的改进和优化。
GZipMiddleware 中间件增强
本次更新对 GZipMiddleware 进行了两项重要改进:
-
Vary 头部的强制添加:现在当响应可以被压缩时,中间件会确保始终添加 Vary 头部。这个改进解决了缓存一致性问题,确保中转服务器和浏览器能够正确处理压缩和非压缩版本的资源。
-
服务器发送事件(SSE)支持:中间件现在会智能地跳过对服务器发送事件(Server-Sent Events)的压缩。SSE 是一种基于 HTTP 的服务器向客户端推送数据的技术,保持其流式特性对于实时应用至关重要。
异常处理改进
BaseHTTPMiddleware 现在能够正确地传播后台任务中的异常。在之前的版本中,后台任务中的异常可能会被静默忽略,导致难以调试的问题。这一改进使得错误处理更加透明和可靠。
多部分表单解析器参数重命名
MultiPartParser 中的 max_file_size 参数已被重命名为 spool_max_size。这个更名更好地反映了参数的实际用途 - 控制文件数据在内存中的最大缓冲大小。虽然旧名称仍然可用,但建议开发者迁移到新参数名以获得更好的代码可读性。
测试客户端超时参数废弃
TestClient 的 timeout 参数现在被标记为废弃。这个变化是为了引导开发者使用更现代的异步测试模式。在测试异步应用时,直接控制事件循环的超时通常能提供更精确的测试行为。
总结
Starlette 0.46.0 版本虽然是一个小版本更新,但包含了对生产环境非常重要的改进。特别是 GZipMiddleware 的增强使得它在处理各种响应类型时更加健壮,而异常处理的改进则提升了开发体验。这些变化体现了 Starlette 项目对稳定性和开发者体验的持续关注。
对于现有项目,建议开发者特别关注 MultiPartParser 的参数变更和 TestClient 的废弃警告,适时进行代码更新以避免未来兼容性问题。
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