【Streamlit】st.write_stream()でデータストリームを表示する

import streamlit as st
import time

def counter():
  i = 0
  while True:
    yield i
    i += 1
    time.sleep(1)

st.write_stream(counter())

import urllib.request

import streamlit as st
import time

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        for line in f:
            for word in line.split():
                yield word + " "
                time.sleep(0.05)  # 表示間隔を調整

def read_web_file(url):
    with urllib.request.urlopen(url=url) as f:
        lines = f.read().decode('cp932').split('\n')
        for line in lines:
            for word in line.split():
                yield word + " "
                time.sleep(0.05)  # 表示間隔を調整

# タイトル
st.title("テキストファイルのストリーミング表示")

# ファイルの内容をストリーミング表示
st.write_stream(read_web_file('https://raw.githubusercontent.com/JS2IIU-MH/Streamlit_sample_data/refs/heads/main/data/lipsum.txt'))

import streamlit as st
import requests
import time

def fetch_data(url):
  while True:
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    yield data
    time.sleep(5)

st.write_stream(fetch_data('https://api.example.com/data'))

import streamlit as st
from openai import OpenAI

# OpenAIクライアントを生成
client = OpenAI(api_key="YOUR API KEY HERE")  # ここにあなたのAPIキーを入力してください

# セッションステートを初期化
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# メッセージ履歴を表示
for message in st.session_state.messages:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.markdown(message["content"])

# ユーザーからの入力を受け取る
if prompt := st.chat_input("What is up?"):
    # ユーザーのメッセージを履歴に追加
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    # チャットメッセージとして表示
    with st.chat_message("user"):
        st.markdown(prompt)

    # OpenAI APIを使用して応答を生成
    def generate_response():
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                *st.session_state.messages,
            ]
        )
        response_content = response.choices[0].message.content

        # AIの応答を逐次返すジェネレーター
        for chunk in response_content.split():
            yield chunk + " "  # 各単語にスペースを追加して出力
            st.time.sleep(0.1)  # 擬似ストリーミング効果のための遅延

    # AI応答をストリーミング表示
    with st.chat_message("assistant"):
        st.write_stream(generate_response)

    # 最終的な応答内容をセッションステートに追加
    full_response = "".join(generate_response())
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

def generate_response():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            *st.session_state.messages,
        ]
    )
    response_content = response.choices[0].message.content

    # AIの応答を逐次返すジェネレーター
    for chunk in response_content.split():
        yield chunk + " "  # 各単語にスペースを追加して出力
        st.time.sleep(0.1)  # 擬似ストリーミング効果のための遅延