# 데이터 스트리밍 { #stream-data }

JSON으로 구조화할 수 있는 데이터를 스트리밍하려면 [JSON Lines 스트리밍](../tutorial/stream-json-lines.md)을 사용하세요.

하지만 순수 바이너리 데이터나 문자열을 스트리밍하려면 다음과 같이 하면 됩니다.

/// info | 정보

FastAPI 0.134.0에 추가되었습니다.

///

## 사용 예시 { #use-cases }

예를 들어 AI LLM 서비스의 출력에서 바로 순수 문자열을 스트리밍하고 싶다면 이를 사용할 수 있습니다.

또한 큰 바이너리 파일을 스트리밍하는 데 사용할 수 있습니다. 한 번에 모두 메모리로 읽지 않고, 읽는 즉시 데이터 청크를 순차적으로 스트리밍합니다.

對於大型或無限的串流來說，這點更為重要。

///

/// tip

與其直接回傳 `StreamingResponse`，你大概會想遵循[資料串流](./stream-data.md)中的作法，這樣更方便，並且會在底層幫你處理取消。

如果你要串流 JSON Lines，請參考教學：[串流 JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md)。

///

### `FileResponse` { #fileresponse }

以非同步串流方式將檔案作為回應。

它在初始化時所需的參數與其他回應型別不同：

- `path` - 要串流的檔案路徑。
- `headers` - 要包含的自訂標頭，字典形式。

 * described by <a
 * href="http://en.wikipedia.org/wiki/Quantile#Estimating_the_quantiles_of_a_population">
 * wikipedia</a> as providing "Linear interpolation of the modes for the order statistics for the
 * uniform distribution on [0,1]."
 *
 * <h3>Handling of non-finite values</h3>
 *

            content.subList(0, markerPos)
        } else {
            emptyList()
        }

        markdownFile.bufferedWriter().use {
            PrintWriter(it).run {
                for (line in head) {
                    println(line)
                }
                graph(elements.get())
            }
        }
    }

    private fun PrintWriter.graph(elements: List<ArchitectureElement>) {
        println(

ght:15px;top:15px;transition:-webkit-transform .3s linear;transition:transform .3s linear;transition:transform .3s linear,-webkit-transform .3s linear}.small-box .icon>i.fa,.small-box .icon>i.fab,.small-box .icon>i.fad,.small-box .icon>i.fal,.small-box .icon>i.far,.small-box .icon>i.fas,.small-box .icon>i.ion{font-size:70px;top:20px}.small-box .icon svg{font-size:70px;position:absolute;right:15px;top:15px;transition:-webkit-transform .3s linear;transition:transform .3s linear;transition:transform...

    return ensureInUnitRange(sumOfProductsOfDeltas / Math.sqrt(productOfSumsOfSquaresOfDeltas));
  }

  /**
   * Returns a linear transformation giving the best fit to the data according to <a
   * href="http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html">Ordinary Least Squares linear
   * regression</a> of {@code y} as a function of {@code x}. The count must be greater than one, and

Y todos ellos (o cualquier porción de ellos que quieras) pueden aprovechar la reutilización de estas dependencias o cualquier otra dependencia que crees.

Y todas estas miles de *path operations* pueden ser tan pequeñas como 3 líneas:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Resumen { #recap }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en tu *path operation function*.

Ya estamos a mitad de camino.

src/main/resources/
├── fess_label.properties           # Base English labels (fallback)
├── fess_label_[locale].properties  # Language-specific labels (~1,056 lines)
├── fess_message.properties         # Base English messages (fallback)
└── fess_message_[locale].properties # Language-specific messages (~200 lines)
```

### Naming Convention

- **Language only**: `fess_label_en.properties`, `fess_label_ja.properties`

Para hacer eso, créala justo antes del programa en sí, en la misma línea:

<div class="termy">

```console
// Crea una env var MY_NAME en línea para esta llamada del programa
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// Ahora puede leer la variable de entorno

Hello Wade Wilson from Python

            long id = 0;
            String line = null;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                // Remove comments
                final String replacedLine = line.replaceAll("#.*$", StringUtil.EMPTY).trim();

                // Skip empty lines or comment lines
                if (replacedLine.length() == 0) {
                    if (updater != null) {