背景

最近AI问答实火🔥啊！类似chatgpt这样的打字机式问答（不一定第一时间就返回所有的数据），一般都使用流式接口，即需要前端在一定时间内开启对后端数据返回的监听。

核心思路

开始以为需要引入第三方包或插件之类的，但查看官网API we.request时发现在2.20.2基础库后加上了enableChunked（启用分块）属性。（哈哈哈哈哈 有一种得来全不费工夫

属性 enableChunked启用分块

方法 RequestTask.onChunkReceived(function listener)监听 Transfer-Encoding Chunk Received 事件。当接收到新的chunk时触发。

方法 RequestTask.offChunkReceived(function listener)移除 Transfer-Encoding Chunk Received 事件的监听函数

自定义数据结构

我按照我的习惯定义的是一个answerList数组

self- 标识是否为用户发起

message - 承载消息体，后续可以扩展音频、视频、图片等

evaluation - 用户对AI回答的评价

[
  {
    "self": true,
    "message": {
      "text": ""
    },
    "evaluation": ""
  }
]

请求接口

使用wx.request的enableChunked属性

const requestTask = wx.request({
  url: 'XXX',
  enableChunked: true,
  header: {'Content-Type': 'application/json'},
  method: 'post',
  data: 'XXX', // 按照你所对接API接口
  success: () => {
    console.info('发送成功')
  },
  fail() {
    wx.showToast({
      title: '发送失败，请重试',
      icon: 'error'
    })
  }
})

开启分块监听

我们先打印一下返回的监听数据 requestTask.onChunkReceived((response) => {console.log(response.data)})

立马搜掘金文章，看到一个这个方法，试一试，结果好家伙：中午乱码啊！！！ 在JavaScript 中使用String.fromCharCode.apply() 方法时，如果出现中文乱码，可能是因为需要将字符编码转换为UTF-16 格式。 可以使用TextDecoder() 或TextEncoder() 来转换编码。最终还是引入了一个第三方包[text-encoding-shim]，之后再根据相应的结果自己可能再做层转换(www.npmjs.com/package/tex…)

import * as TextEncoding from 'text-encoding-shim'
const str = new TextEncoding.TextDecoder('utf-8').decode(
    new Uint8Array(response.data)
)

关闭监听

通过接口返回判断结束标志后，及时关闭监听。

 if (data.status === 'done') {
      requestTask.offChunkReceived(listener)
      this.setData({
        loadingFlag: false
      })
      return
    }