Duvida Banco de Dados

Oi, Wagno! Como vai?

Respondendo suas dúvidas:

• Streaming no Gradio: sim, via funções geradoras que usam yield (ex.: gr.ChatInterface(stream=True) ou retorno de um generator).
• WebSockets nativo: o Gradio usa WebSocket internamente, mas não expõe canal público em tempo real para "push" direto.
• Integração com backend em tempo real: sim. Combine FastAPI + WebSocket ou Redis Pub/Sub para enviar dados em tempo real ao Gradio.
• Se não houver push direto: simule com fila (queue.Queue, Redis, Kafka) + polling no Gradio, emitindo yield quando houver novo dado.
• Sql Server: use pyodbc ou SQLAlchemy.

Veja os exemplos abaixo.

Exemplo 1 — Streaming básico no Gradio

import time, gradio as gr

def stream_answer(question: str):
    # **Simula** um modelo que responde em partes
    for token in ["Consultando", " base", " de", " dados", "..."]:
        time.sleep(0.4)
        yield "".join(token)
    yield "\n**Pronto!** Consulta finalizada."

demo = gr.ChatInterface(
    fn=stream_answer,
    title="Streaming simples",
    examples=["Como fazer streaming no Gradio?"],
    textbox=gr.Textbox(placeholder="Pergunte...")
)

if __name__ == "__main__":
    demo.queue().launch()

O que faz: retorna texto em partes (yield) e o Gradio mostra em tempo real.

Exemplo 2 — FastAPI + WebSocket + Gradio (push via fila)

import asyncio, json
from fastapi import FastAPI, WebSocket
import gradio as gr

app = FastAPI()
queue = asyncio.Queue()

@app.websocket("/ws")
async def ws_endpoint(ws: WebSocket):
    await ws.accept()
    try:
        while True:
            data = await ws.receive_text()
            await queue.put(json.loads(data))
    except Exception:
        await ws.close()

def stream_realtime(_):
    while True:
        item = asyncio.get_event_loop().run_until_complete(queue.get())
        yield f"**Evento:** {item}"

with gr.Blocks() as demo:
    log = gr.Textbox(label="Atualizações", lines=12)
    btn = gr.Button("Conectar e ouvir")
    btn.click(stream_realtime, inputs=None, outputs=log)

fastapi_app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")
# Rode com: uvicorn este_arquivo:fastapi_app --reload

O que faz: o backend envia JSON via WebSocket; o Gradio lê da queue e streama na interface.

Exemplo 3 — Simulação de polling (sem WebSocket)

import time, random, gradio as gr

def watch_events(_):
    while True:
        event = {"ts": time.time(), "value": random.randint(1, 100)}
        yield f"**Novo evento** {event['value']} em {event['ts']}"
        time.sleep(1)

gr.ChatInterface(fn=watch_events, textbox=False).launch()

O que faz: simula leitura contínua de dados em tempo real.

Exemplo 4 — Consulta no SQL Server com streaming

import time
import pyodbc
import gradio as gr

CONN_STR = (
    "DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};"
    "SERVER=seu_servidor_sql,1433;"
    "DATABASE=sua_base;"
    "UID=usuario;PWD=senha;TrustServerCertificate=yes;"
)

def stream_query(sql: str):
    with pyodbc.connect(CONN_STR) as conn:
        cur = conn.cursor()
        cur.execute(sql)
        cols = [d[0] for d in cur.description]
        yield f"**Colunas:** {cols}"
        for row in cur:
            time.sleep(0.2)
            yield f"**Linha:** {list(row)}"
        yield "**Fim da consulta.**"

demo = gr.Interface(fn=stream_query, inputs=gr.Textbox(label="SQL"), outputs="text")
# Exemplo: SELECT TOP 5 name, object_id FROM sys.objects ORDER BY object_id DESC
demo.queue().launch()

O que faz: conecta ao Sql Server e exibe cada linha da consulta em tempo real.

• Use yield no Gradio para streaming imediato.
• Para tempo real, centralize eventos no backend (FastAPI + WebSocket/Redis).
• Para Sql Server, use pyodbc/SQLAlchemy e emita linha a linha.

Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição.

Abraços e bons estudos!