4. 部署和運行任務

在編寫完數據處理邏輯后，我們需要將任務部署到千帆平臺上并啟動運行。以下是部署和運行任務的步驟：

1. 將編寫好的Python代碼打包成Docker鏡像。
2. 在千帆平臺上選擇“流式響應”任務，點擊“部署”。
3. 上傳Docker鏡像，配置運行參數。
4. 啟動任務，監控任務運行狀態。

5. 監控和優化

千帆平臺提供了豐富的監控和優化工具，幫助開發者實時監控任務運行狀態，并進行性能優化。以下是一些常用的監控和優化方法：

1. 實時監控：通過千帆平臺的監控面板，實時查看任務的運行狀態、數據處理速度、延遲等指標。
2. 性能優化：根據監控數據，調整任務的資源配置，優化數據處理邏輯，提高任務的處理效率。
3. 故障排查：通過日志和監控數據，快速定位和解決任務運行中的問題，確保任務的穩定運行。

代碼示例：實時聊天系統

為了更好地理解千帆流式響應的應用，我們以一個實時聊天系統為例，展示如何使用千帆流式響應處理用戶消息。

1. 數據流定義

在實時聊天系統中，用戶消息是主要的數據流。我們可以使用Kafka作為消息隊列，接收和分發用戶消息。

from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer



# 初始化Kafka生產者

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='your-kafka-server')



# 初始化Kafka消費者

consumer = KafkaConsumer('chat-messages', bootstrap_servers='your-kafka-server')



# 發送用戶消息

def send_message(user_id, message):

    producer.send('chat-messages', key=user_id.encode('utf-8'), value=message.encode('utf-8'))



# 接收用戶消息

def receive_messages():

    for message in consumer:

        user_id = message.key.decode('utf-8')

        message_text = message.value.decode('utf-8')

        print(f"Received message from {user_id}: {message_text}")

2. 消息處理邏輯

在接收到用戶消息后，我們需要對消息進行處理，例如過濾敏感詞、記錄日志等。

# 定義敏感詞列表

sensitive_words = ['敏感詞1', '敏感詞2']



# 處理用戶消息

def process_message(user_id, message):

    # 過濾敏感詞

    for word in sensitive_words:

        if word in message:

            message = message.replace(word, '***')

    # 記錄日志

    log_message(user_id, message)

    # 返回處理后的消息

    return message



# 記錄日志

def log_message(user_id, message):

    with open('chat_log.txt', 'a') as f:

        f.write(f"{user_id}: {message}\n")

3. 集成千帆流式響應

將消息處理邏輯集成到千帆流式響應任務中，實現實時處理用戶消息。

from baidubce.services.qianfan import QianfanClient

from baidubce.auth.bce_credentials import BceCredentials



# 初始化千帆客戶端

credentials = BceCredentials('your-access-key-id', 'your-secret-access-key')

qianfan_client = QianfanClient(credentials)



# 訂閱用戶消息

def subscribe_chat_messages():

    for message in consumer:

        user_id = message.key.decode('utf-8')

        message_text = message.value.decode('utf-8')

        processed_message = process_message(user_id, message_text)

        # 將處理后的消息發送到千帆流式響應任務

        qianfan_client.put_record('chat-task-id', processed_message)



# 啟動消息訂閱

subscribe_chat_messages()

4. 部署和運行

將上述代碼打包成Docker鏡像，部署到千帆平臺上，并啟動運行。通過千帆平臺的監控面板，實時查看任務運行狀態，確保消息處理的實時性和可靠性。

總結

千帆流式響應是百度智能云提供的一種高效處理實時數據流的技術，適用于多種實時數據處理場景。通過本文的介紹和代碼示例，相信讀者已經掌握了千帆流式響應的基本使用方法。在實際項目中，開發者可以根據具體需求，靈活運用千帆流式響應，構建高效、可靠的實時數據處理系統。

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