Azure Web App中Streamlit应用下载PPT触发AssertionError求助

这个AssertionError: session with id 'xxx' is already connected!是Streamlit部署在Azure Web App时，WebSocket会话重复连接引发的异常，结合你的场景，触发核心原因有两点：

1. 主线程长时间阻塞：点击Generate后，subprocess.run同步执行R脚本，Streamlit主线程被持续占用，导致和浏览器的WebSocket连接超时，浏览器自动发起重连，引发会话冲突。
2. 会话状态未持久化：binary_appendix仅在Generate按钮的分支中定义，页面重新渲染（比如点击Download时）变量会丢失，加上特定季度生成的PPT数据量更大，进一步放大了会话状态异常问题。

1. 异步执行R脚本，避免主线程阻塞 #

将同步执行的R脚本改成异步线程执行，防止Streamlit主线程卡住导致WebSocket超时：

import subprocess
import threading
import time
import pandas as pd
from io import BytesIO

with col1:
    result = st.button("Generate")
if result:
    t1 = pd.Timestamp.now()
    st.write(f'Started at {str(pd.Timestamp.now().time())}')
    
    # 定义异步执行的函数
    def run_r_scripts(quarter):
        subprocess.run(["Rscript", "appendix_images_fcn.R", quarter])
        subprocess.run(["Rscript", "pla_fcn.R", quarter])
        
        prs = appendix_fcn.create_appendix(quarter)
        binary_appendix = BytesIO()
        prs.save(binary_appendix)
        # 将生成结果存入会话状态
        st.session_state['binary_appendix'] = binary_appendix
        st.session_state['generation_time'] = str(pd.Timestamp.now()-t1)
    
    # 启动后台线程执行
    threading.Thread(target=run_r_scripts, args=(quarter,), daemon=True).start()
    
    # 显示加载状态，等待生成完成
    with st.spinner("Generating PPT..."):
        while 'binary_appendix' not in st.session_state:
            time.sleep(0.5)
    st.write(f'generated in {st.session_state["generation_time"]}')

2. 用会话状态持久化二进制数据 #

把生成的PPT二进制数据存入st.session_state，避免页面重新渲染时变量丢失：

with col2:
    # 仅当生成完成后才显示下载按钮
    if 'binary_appendix' in st.session_state:
        current_time = str(pd.Timestamp.now())[2:-7].replace('-','').replace(' ','_').replace(':','')
        st.download_button(
            label='Download',
            data=st.session_state['binary_appendix'].getvalue(),
            file_name=f'Appendix_{quarter}_{current_time}.pptx'
        )
    else:
        st.info("请先点击'Generate'生成PPT后再下载")

3. 调整Azure Web App与Streamlit配置 #

• 在Azure Portal进入你的Web App，在配置-应用程序设置中，将WEBSOCKET_ENABLED设为On，确保WebSocket连接正常。
• 提升Web App的实例内存与CPU配额，针对数据量较大的季度，避免资源不足导致进程阻塞。
• 在项目根目录的.streamlit/config.toml中添加WebSocket相关配置，增大消息大小限制：

[server]
enableWebsocketCompression = true
websocketMaxMessageSize = 52428800  # 50MB，可根据实际PPT大小调整

4. 额外优化：数据量预检查 #

针对特定季度数据过大的情况，在生成前添加数据规模检查，提前预警：

if result:
    # 自定义检查逻辑，比如读取该季度相关文件的大小
    def check_quarter_data_size(quarter):
        # 示例：读取生成所需的数据源文件大小
        import os
        data_path = f"data_{quarter}.csv"
        return os.path.getsize(data_path) if os.path.exists(data_path) else 0
    
    data_size = check_quarter_data_size(quarter)
    if data_size > 100 * 1024 * 1024:  # 100MB阈值
        st.warning("该季度数据量较大，生成过程可能耗时较长，请耐心等待")
    # 后续生成逻辑...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank