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由于文档抽取是基于大模型输出的，受限于大模型的输出速度，在输出较长内容时可能会出现分钟级的响应情况。如果您不希望让用户同步等待过长时间，可以用异步请求的方式调用文档抽取API。 以下为您提供一份完整的异步请求示例代码，您可根据具体需求进行调整。 
import json
import aiohttp
import asyncio
import base64

class AsyncExtractClient:
    def __init__(self, app_id: str, secret_code: str):
        self.app_id = app_id
        self.secret_code = secret_code

    async def extract(self, file_content: bytes, options: dict, request_body: dict) -> str:
        # 将文件内容转换为base64
        file_base64 = base64.b64encode(file_content).decode('utf-8')

        # 构建请求参数
        params = {}
        for key, value in options.items():
            params[key] = str(value)

        # 设置请求头
        headers = {
            "x-ti-app-id": self.app_id,
            "x-ti-secret-code": self.secret_code,
            "Content-Type": "application/json"
        }

        # 构建完整的请求体，包含base64文件数据
        full_request_body = {
            **request_body,
            "file": file_base64  # 添加base64编码的文件数据
        }

        # 发送异步请求
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                "https://api.textin.com/ai/service/v2/entity_extraction",
                params=params,
                headers=headers,
                json=full_request_body
            ) as response:
                # 检查响应状态
                response.raise_for_status()
                return await response.text()

async def main():
    # 创建客户端实例，需替换你的API Key
    client = AsyncExtractClient("你的x-ti-app-id", "你的x-ti-secret-code")

    # 定义文件路径，替换为你的文件
    file_path = "你的文件.pdf"

    # 读取本地文件
    with open(file_path, "rb") as f:
        file_content = f.read()

    # 设置URL参数，可按需设置，详情见URL参数说明
    options = dict(
        parse_mode="scan"
    )

    # 设置请求体参数，prompt模式
    request_body = dict(
        prompt="请抽取这张小票中的实付金额、消费日期、店铺名称、订单号并以字段格式返回，请抽取货号、商品名称、数量、单价，并以表格格式返回"
    )

    try:
        response = await client.extract(file_content, options, request_body)

        # 保存完整的JSON响应到result.json文件
        with open("prompt_extract_result.json", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(response)

        print(response)
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    # 运行异步主函数
    asyncio.run(main())
对比快速启动中的请求方式，主要有以下修改：使用前需要安装 aiohttp 库
  1. 导入异步库：添加了 aiohttp 和 asyncio 库
  2. 类名更改：ExtractClient 改为 AsyncExtractClient
  3. 异步方法：extract 方法改为 async def extract
  4. 异步HTTP请求：使用 aiohttp.ClientSession() 替代 requests.post
  5. 异步上下文管理：使用 async with 语句管理会话和请求
  6. 异步响应处理：使用 await response.text() 获取响应内容
  7. 主函数异步化：main 函数改为 async def main
  8. 运行方式：使用 asyncio.run(main()) 运行异步主函数
这个异步版本的优势：
  • 非阻塞I/O操作，提高性能
  • 可以更好地处理并发请求
  • 减少线程资源占用
  • 适合处理大量文件或需要并发处理的场景