Python从零构建macOS状态栏应用(仿ollama)并集成AI同款流式聊天 API 服务（含打包为独立应用）

在本教程中，我们将一步步构建一个 macOS 状态栏应用程序，并集成一个 Flask 服务器，提供流式响应的 API 服务。
如果你手中正好持有一台 MacBook Pro，又怀揣着搭建 AI 聊天服务的想法，却不知从何处迈出第一步，那么这篇文章绝对是你的及时雨。
最终，我们将实现以下功能：

1. 在 macOS 状态栏显示应用程序图标。
2. 点击菜单项触发操作。
3. 集成 Flask 服务器，提供流式响应的 API。

1.准备工作

1.1 安装依赖

首先，确保你已经安装了以下工具和库：

• Python 3.x
• rumps：用于创建 macOS 状态栏应用程序。
• Flask：用于创建 API 服务器。

可以通过以下命令安装依赖：

pip install rumps flask

1.2 创建项目目录

创建一个项目目录，并初始化文件结构：

my_app/
├── ai_server.iconset/  # 存放应用程序图标
├── app.py              # 状态栏应用程序主文件
└── server.py           # Flask 服务器文件

2、创建 Flask 服务器

2.1 编写 server.py

在 server.py 中，我们实现一个简单的 Flask 服务器，提供流式响应的 API。
主要功能：
1、API 路由：

• /chat：处理 POST 请求，返回流式响应。
• /：根路由，返回欢迎信息。

2、流式响应：

• 使用 Server-Sent Events (SSE) 逐步返回数据，模拟聊天生成器。

3、多线程支持：

• 通过多线程运行 Flask 服务器，避免阻塞主线程。

from flask import Flask, Response, request
import time
import threadingclass ChatServer:def __init__(self, host='127.0.0.1', port=5000):self.host = hostself.port = portself.app = Flask(__name__)self._setup_routes()def _setup_routes(self):"""设置 Flask 路由"""@self.app.route('/chat', methods=['POST'])def chat():message = request.json.get('message', '')return Response(self