探索HTTP流式返回：Python实战与Ollama本地模型测试

Michael阿明

发布于 2026-03-25 13:34:11

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1. 引言
2. 常见的Python库解决方案
- 2.1 requests (同步)
- 2.2 httpx (同步与异步)
- 2.3 aiohttp (异步)
3. 搭建本地Ollama模型服务
- 3.1 Ollama简介
- 3.2 下载并运行模型
- 3.3 测试Ollama服务
4. Python代码实战：与Ollama流式交互
- 4.1 使用 requests (同步)
- 4.2 使用 httpx (同步)
- 4.3 使用 httpx (异步)
- 4.4 使用 aiohttp (异步)
5. 性能比较与分析

1. 引言

在现代Web应用和API设计中，高效的数据传输至关重要。传统的HTTP请求/响应模型通常是一次性返回所有数据，这对于小数据量来说没有问题。但当处理大规模数据集、实时数据流或像大型语言模型（LLM）那样逐步生成结果的场景时，这种模式可能会导致高延迟和糟糕的用户体验。

什么是流式HTTP请求（Streaming HTTP Request）？

流式HTTP请求允许服务器在数据完全准备好之前，就开始分块（chunks）向客户端发送数据。客户端也可以在接收到第一个数据块后立即开始处理，而无需等待整个响应下载完毕。这种方式特别适用于那些响应内容是动态生成或体积庞大的情况。

为什么流式返回很重要？

低延迟体验：用户可以更快地看到初步结果，尤其对于LLM的交互式应用，可以逐字或逐句显示模型的输出，显著提升感知速度。
内存效率：服务器和客户端都无需将整个大型响应加载到内存中，降低了资源消耗。
处理大数据流：适用于视频、音频流，或大型文件下载等场景。
实时更新：例如股票行情、社交媒体动态等可以持续推送更新。

本篇博客将带你深入了解如何在Python中使用不同的库来实现HTTP流式请求，并通过搭建本地Ollama大模型服务进行实战测试，最后对不同方案的性能进行比较。

2. 常见的Python库解决方案

Python生态系统提供了多个优秀的库来处理HTTP请求，其中一些对流式传输有很好的支持。

2.1 requests (同步)

requests 是Python中最流行和用户友好的HTTP库之一。它以简洁的API著称，并支持流式请求。

优点：API简单直观，易于上手，广泛使用，社区支持好。
缺点：本质上是同步库，对于高并发的流式场景可能不是最佳选择。
流式支持：通过设置 stream=True 参数，requests 不会立即下载响应内容，而是允许你迭代响应体。

2.2 httpx (同步与异步)

httpx 是一个功能齐全的HTTP客户端，被誉为下一代Python HTTP库。它同时支持同步和异步操作，并且API设计与requests非常相似。

优点：同时支持同步和异步代码风格，API与requests兼容性高，迁移成本低，支持HTTP/2。
缺点：相对requests较新，但已足够稳定和成熟。
流式支持：同样通过 stream=True 参数启用流式模式，在同步和异步模式下均可使用。

2.3 aiohttp (异步)

aiohttp 是一个基于 asyncio 的异步HTTP客户端/服务器框架。它是纯异步库，非常适合构建高性能的异步网络应用。

优点：专为异步设计，性能高，适合IO密集型任务和高并发场景。
缺点：API与requests不同，需要熟悉asyncio编程模型。
流式支持：aiohttp 的响应对象本身就支持异步迭代，可以方便地处理流式数据。

接下来，我们将搭建一个本地的Ollama服务，用它作为我们流式请求的测试对象。

3. 搭建本地Ollama模型服务

Ollama 是一个可以让你在本地轻松运行大型语言模型（如 Qwen 等）的工具。它提供了一个HTTP API接口，非常适合用来测试我们的流式请求。

3.1 Ollama简介

Ollama 将模型权重、配置和数据打包成一个单一的包（通过Modelfile管理）。它简化了模型的下载、部署和管理过程。

3.2 下载并运行模型

Ollama 提供了命令行工具来管理模型。

拉取模型：选择一个你想要测试的模型。例如，拉取一个较小的模型如 phi 或 qwen3:1.7b 以便快速测试：

ollama pull qwen3:1.7b

运行模型（Ollama服务会自动加载）： Ollama服务启动后，它会自动处理模型的加载和运行。你不需要显式“运行”一个模型，当你向其API发送请求时，如果模型已下载，它会被加载并用于生成响应。

3.3 测试Ollama服务

Ollama默认在 http://localhost:11434 上提供服务。你可以通过 curl 来测试服务是否正常以及模型的流式输出。

打开一个新的终端，运行以下命令：

curl.exe -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" 
 -d '{\"model\":\"qwen3:1.7b\", \"prompt\":\"给michael阿明讲个笑话\", \"stream\":true}'

如果一切正常，你会看到一系列JSON对象被逐行打印出来，每个对象代表模型生成的一部分内容。"stream": true 是关键，它告诉Ollama以流式方式返回响应。如果为 false (默认)，则会等待所有内容生成完毕后一次性返回。

例如，输出可能如下所示（每行是一个JSON对象）：

PS C:\Users\mingm> curl.exe -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{\"model\":\"qwen3:1.7b\", \"prompt\":\"给michael阿明讲个笑话\", \"stream\":true}'
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.259136Z","response":"\u003cthink\u003e","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.3206735Z","response":"\n","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.3830886Z","response":"好的","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.44524Z","response":"，","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.5068419Z","response":"用户","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.5690238Z","response":"让我","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.6310473Z","response":"给","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.6935324Z","response":"Michael","done":false}
{"model":"qwen3:1.7b","created_at":"2025-05-16T14:29:42.7554825Z","response":"讲","done":false}

注意 done: false 表示流仍在继续，done: true 表示流结束。

现在我们有了一个可以流式返回数据的本地服务，接下来我们将用Python代码来与之交互。

4. Python代码实战：与Ollama流式交互

在这一部分，我们将展示如何使用 requests、httpx（同步和异步）以及 aiohttp 来从Ollama服务获取流式响应。

我们将向Ollama的 /api/generate 端点发送请求，并设置 "stream": true。

通用请求体:

ollama_payload = {
    "model": "qwen3:1.7b", # 确保你已经拉取了这个模型，或者替换成你已有的模型
    "prompt": "给我写一个关于Python异步编程的简短介绍",
    "stream": True
}
ollama_url = "http://localhost:11434/api/generate"

4.1 使用 requests (同步)

import requests
import json
import time

ollama_payload = {
    "model": "qwen3:1.7b",
    "prompt": "给我写一个关于Python异步编程的简短介绍，用中文回答。",
    "stream": True
}
ollama_url = "http://localhost:11434/api/generate"

def stream_with_requests():
    print("--- 使用 requests (同步) ---")
    start_time = time.time()
    full_response = ""
    first_chunk_received = False
    time_to_first_chunk = 0

    try:
        with requests.post(ollama_url, json=ollama_payload, stream=True) as response:
            response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求错误
            print(f"请求状态码: {response.status_code}")
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    if not first_chunk_received:
                        time_to_first_chunk = time.time() - start_time
                        first_chunk_received = True
                    
                    decoded_line = line.decode('utf-8')
                    try:
                        json_chunk = json.loads(decoded_line)
                        content = json_chunk.get("response", "")
                        full_response += content
                        print(content, end='', flush=True)
                        if json_chunk.get("done"):
                            print("\n--- 流结束 ---")
                            break
                    except json.JSONDecodeError:
                        print(f"\n无法解析JSON行: {decoded_line}")
                        continue
        
        end_time = time.time()
        total_time = end_time - start_time
        print(f"\n\n首次接收到数据块耗时: {time_to_first_chunk:.4f} 秒")
        print(f"总耗时: {total_time:.4f} 秒")
        # print(f"完整响应内容:\n{full_response}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"\n请求发生错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"\n处理过程中发生未知错误: {e}")

if __name__ == '__main__':
    stream_with_requests() 
    pass

首次接收到数据块耗时: 2.2818 秒总耗时: 36.6709 秒

代码说明:

我们向 ollama_url 发送一个POST请求，json=ollama_payload 会自动将字典转换为JSON字符串并设置 Content-Type: application/json。
stream=True 是关键，它告诉 requests 不要立即下载整个响应。
response.iter_lines() 允许我们逐行迭代响应。Ollama的流式输出是每行一个JSON对象。
我们解析每一行JSON，提取 response 字段的内容并打印。
flush=True 确保内容立即输出到控制台。
当JSON中包含 done: true 时，表示模型输出完毕。
我们记录了首次接收到数据块的时间和总耗时，用于后续的性能比较。

4.2 使用 httpx (同步)

httpx 的同步API与requests非常相似。

import httpx
import json
import time

def stream_with_httpx_sync():
    print("\n--- 使用 httpx (同步) ---")
    start_time = time.time()
    full_response = ""
    first_chunk_received = False
    time_to_first_chunk = 0

    try:
        with httpx.stream("POST", ollama_url, json=ollama_payload, timeout=300.0) as response:
            response.raise_for_status()
            print(f"请求状态码: {response.status_code}")
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    if not first_chunk_received:
                        time_to_first_chunk = time.time() - start_time
                        first_chunk_received = True
                    
                    try:
                        json_chunk = json.loads(line) # httpx.iter_lines() 已经解码
                        content = json_chunk.get("response", "")
                        full_response += content
                        print(content, end='', flush=True)
                        if json_chunk.get("done"):
                            print("\n--- 流结束 ---")
                            break
                    except json.JSONDecodeError:
                        print(f"\n无法解析JSON行: {line}")
                        continue
        
        end_time = time.time()
        total_time = end_time - start_time
        print(f"\n\n首次接收到数据块耗时: {time_to_first_chunk:.4f} 秒")
        print(f"总耗时: {total_time:.4f} 秒")

    except httpx.RequestError as e:
        print(f"\n请求发生错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"\n处理过程中发生未知错误: {e}")

if __name__ == '__main__':
    stream_with_httpx_sync() 
    pass

代码说明:

httpx.stream("POST", ollama_url, json=ollama_payload) 用于发起流式请求。注意，与requests不同，stream是方法名的一部分，而不是参数。
response.iter_lines() 的行为与requests中的类似。httpx的iter_lines默认返回解码后的字符串。

首次接收到数据块耗时: 2.6894 秒总耗时: 38.6338 秒

4.3 使用 httpx (异步)

现在我们来看看 httpx 的异步版本，这需要使用 async 和 await 关键字。

import json
import httpx
import json
import asyncio


async def stream_with_httpx_async():
    print("\n--- 使用 httpx (异步) ---")
    start_time = asyncio.get_event_loop().time()  # 使用事件循环时间作为起始时间
    full_response = ""
    first_chunk_received = False
    time_to_first_chunk = 0

    try:
        async with httpx.AsyncClient(timeout=300.0) as client:
            async with client.stream("POST", ollama_url, json=ollama_payload) as response:
                response.raise_for_status()
                print(f"请求状态码: {response.status_code}")
                
                async for line in response.aiter_lines():
                    if line:
                        if not first_chunk_received:
                            # 使用asyncio.get_event_loop().time()获取事件循环的当前时间
                            # 这比time.time()更适合异步环境，因为它与事件循环的时间基准一致
                            # 特别是在长时间运行的应用中或需要高精度计时时
                            time_to_first_chunk = asyncio.get_event_loop().time() - start_time
                            first_chunk_received = True
                        
                        try:
                            json_chunk = json.loads(line)
                            content = json_chunk.get("response", "")
                            full_response += content
                            print(content, end='', flush=True)
                            if json_chunk.get("done"):
                                print("\n--- 流结束 ---")
                                break
                        except json.JSONDecodeError:
                            print(f"\n无法解析JSON行: {line}")
                            continue
        
        end_time = asyncio.get_event_loop().time()  # 使用事件循环时间作为结束时间
        total_time = end_time - start_time
        print(f"\n\n首次接收到数据块耗时: {time_to_first_chunk:.4f} 秒")
        print(f"总耗时: {total_time:.4f} 秒")

    except httpx.RequestError as e:
        print(f"\n请求发生错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"\n处理过程中发生未知错误: {e}")

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(stream_with_httpx_async()) 
    pass

代码说明:

我们需要一个 httpx.AsyncClient。
请求和响应处理都使用了 async with。
迭代行使用 response.aiter_lines()，这是一个异步迭代器。
整个函数用 async def 定义，并通过 asyncio.run() 来执行。

首次接收到数据块耗时: 0.9680 秒总耗时: 44.3120 秒

4.4 使用 aiohttp (异步)

aiohttp 是一个纯异步库，API风格与 requests 和 httpx 有所不同。

import aiohttp
import json
import asyncio
import time

async def stream_with_aiohttp():
    print("\n--- 使用 aiohttp (异步) ---")
    start_time = asyncio.get_event_loop().time()
    full_response = ""
    first_chunk_received = False
    time_to_first_chunk = 0

    try:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(ollama_url, json=ollama_payload, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=300)) as response:
                response.raise_for_status()
                print(f"请求状态码: {response.status}") # 注意是 .status
                # aiohttp的content是aiohttp.StreamReader对象，我们可以异步迭代它
                async for line_bytes in response.content: # line_bytes 是 bytes 类型
                    if line_bytes: # 确保不是空的心跳包等
                        if not first_chunk_received:
                            time_to_first_chunk = asyncio.get_event_loop().time() - start_time
                            first_chunk_received = True
                            print(f"首次接收到数据块耗时: {time_to_first_chunk:.4f} 秒")
                        
                        line = line_bytes.decode('utf-8').strip() # 解码并去除可能的空白
                        if not line: # 跳过解码后为空的行
                            continue
                        try:
                            json_chunk = json.loads(line)
                            content = json_chunk.get("response", "")
                            full_response += content
                            print(content, end='', flush=True)
                            if json_chunk.get("done"):
                                print("\n--- 流结束 ---")
                                # 在aiohttp中，当Ollama发送done:true后，它会关闭连接，
                                # 这通常会导致StreamReader结束迭代，所以break可能不是严格必需的，
                                # 但显式break更清晰。
                                break 
                        except json.JSONDecodeError:
                            print(f"\n无法解析JSON行: {line}")
                            continue
        end_time = asyncio.get_event_loop().time()
        total_time = end_time - start_time
        print(f"\n\n首次接收到数据块耗时: {time_to_first_chunk:.4f} 秒")
        print(f"总耗时: {total_time:.4f} 秒")

    except aiohttp.ClientError as e:
        print(f"\n请求发生错误: {e}")
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"\nJSON解析错误: {e}")
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"\n请求超时")
    except Exception as e:
        print(f"\n处理过程中发生未知错误: {e}")

代码说明:

使用 aiohttp.ClientSession 来管理连接。
response.content 是一个 StreamReader 对象，我们可以直接异步迭代它来获取数据块（bytes 类型）。
每个数据块（line_bytes）需要被解码。Ollama的流式响应中，每个JSON对象通常是单独的一行，所以我们按行处理。

首次接收到数据块耗时: 0.5000 秒总耗时: 41.5470 秒

5. 性能比较与分析

requests 作为纯同步库，在等待每个数据块时会阻塞执行线程。
httpx (同步) 与 requests 类似。
httpx (异步) 和 aiohttp 在等待数据时不会阻塞主线程，它们会将CPU时间让渡给事件循环处理其他任务（如果存在）。对于单个流，这可能不直接减少总时间，但能提高应用的整体响应能力和并发处理能力。

资源消耗与并发处理:

同步库 (requests, httpx sync): 每个请求通常需要一个独立的线程来避免阻塞主应用。在高并发场景下，大量线程会导致显著的内存开销和上下文切换成本。
异步库 (httpx async, aiohttp): 使用单线程事件循环处理多个并发连接。它们在等待IO时不会阻塞，因此可以用更少的线程（通常是一个）处理大量并发请求，内存占用更低，上下文切换开销小。这使得异步库在处理大量并发流式请求时具有巨大优势。

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