gradio之持续输入，持续输出（流式）

流式输出yield,比如一个输出控件，想要实时显示内容，用return for循环一次就返回去了。而用yield会持续更新往下执行

for i in range(length):time.sleep(8)yield '总共'+str(length)+'条语料，已运行'+str(i+1)+'条'

在Gradio中，某些组件（如音频和图像组件）可以以“streaming”（流式）模式运行。这意味着数据会被连续不断地发送到后端，并且接口函数会被持续不断地重新运行。例如麦克风模式下的 Audio 组件，或网络摄像头模式下的 Image 组件。

• gr.Audio(source='microphone'),live=True：默认模式，用户录音结束后，数据会自动提交并运行接口函数。也就是说，接口函数是在用户完成录音并停止后才被调用一次。
• gr.Audio(source='microphone', streaming=True),live=True：录音过程中，数据会被连续发送，接口函数也会在录音过程中不断被调用。这意味着每当有新的音频数据，接口函数就会立即处理。

流入输如。比如录像输入

import gradio as gr
import numpy as npdef flip(im):return np.flipud(im)demo = gr.Interface(flip, gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True), "image",live=True
)
demo.launch()

这段代码创建了一个接口，将每帧图像（通过gr.Image组件从网络摄像头获取，并启用了streaming=True）传递给 flip 函数进行处理，然后显示翻转后的图像。live=True表示接口在实时运行