from flask import Flask, render_template,request from flask_socketio import SocketIO from flask_socketio import send, emit app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY'] = 'secret!' # 解决flaks_socketio 的跨域问题 socketio = SocketIO(app,cors_allow
在今天的互联网时代，实时通信成为了许多应用和服务的核心特色。从社交媒体到在线游戏，无处不在的即时互动为用户带来了难以置信的沉浸体验。有了这种背景，为何不深入了解如何构建自己的实时聊天应用呢？在本文中，我们将介绍如何使用 Flask 和 Websockets 通过 Flask-SocketIO 框架创建一个简单的在线聊天室。
最近在做一个Flask程序，其中一个需求是前端传递参数，后端接收到后调用命令行，并将控制台打印的日志实时推送到前端显示。经过搜索得知想要实现该功能大概有2种方式：1种是利用调度工具Celery，另1种就是Websocket。 准备 安装Flask-SocketIO库 $ pip install flask-socketio 编写一个Flask程序 from flask import Flask, render_template, request from flask_socketio import Sock
Flask 默认提供了针对WebSocket的支持插件from flask_socketio import SocketIO 直接通过pip命令安装即可导入使用，前端也需要引入socketIO库文件，其网站首页是：https://socket.io/
下面是案例，是我自己用来测试使用的，可以直接运行的。详细的使用请看官网 (opens new window)
Flask 框架中如果想要实现WebSocket功能有许多种方式，运用SocketIO库来实现无疑是最简单的一种方式，Flask中封装了一个flask_socketio库该库可以直接通过pip仓库安装，如下内容将重点简述SocketIO库在Flask框架中是如何被应用的，最终实现WebSSH命令行终端功能，其可用于在Web浏览器内实现SSH命令行执行。
使用python3和flask_socketio ,实现服务器上的tail和top命令的实时展示，将结果实时展示在web上
Flask-SocketIO 是基于 Flask 的一个扩展，用于简化在 Flask 应用中集成 WebSocket 功能。WebSocket 是一种在客户端和服务器之间实现实时双向通信的协议，常用于实现实时性要求较高的应用，如聊天应用、实时通知等，使得开发者可以更轻松地构建实时性要求较高的应用。通过定义事件处理函数，可以实现双向实时通信，为应用提供更加丰富和实时的用户体验。
由于工作当中需要用的flask_socketio，所以自己学习了一下如何使用，查阅了有关文档，当看到回调函数callback的时候，发现文档里都描述的不太清楚，最后终于琢磨出来了，分享给有需要的朋友
專 欄 ❈译者:詹聪聪 投稿 邮箱: zhancongc@gmail.com❈—— 序言： 本人工作中需要用到flask-socketio，在学习英文文档时发现，flask-socketio目前并没有相关的中文文档。斗胆利用业余时间将这个库的英文文档翻译出来，希望能够帮助那些没有时间或精力研习英文文档的朋友。鉴于水平有限，翻译错误在所难免，还望各位不吝赐教。任何问题都可以发送邮件给我。(email: zhancongc@gmail.com) 注意：译者所用的flask-socketio版本号是：2.7.
经测试发现,如果是用uwsgi启动，采用eventlet模式，process只能设置1个，且会造成线程堵塞，如果设置超过1个，也会报上面的错误
在之前的一篇文章中:为美多商城(Django2.0.4)添加基于websocket的实时通信，主动推送，聊天室及客服系统,详细介绍了websocket协议以及结合Django如何实现各种功能，本次我们尝试采用Socket.io这个库和Flask来配合使用，完成一个简易的在线客服聊天系统，看看二者有什么区别。
首先得明确一点，和Django一样，在2020年Flask 1.1.1以后的版本都不需要所谓的三方库支持，即Flask-Celery或者Flask-Celery-Help这些库，直接使用Celery原生库即可。
上次使用了flask_login做用户登录，但是直接访问login_requare装饰的函数会报401错误，这里可以自定义login_requare拦截后的操作：
书接上回，之前一篇：Win10环境下使用Flask配合Celery异步推送实时/定时消息(Socket.io)/2020年最新攻略，阐述了如何使用Celery异步推送Websocket消息，现在我们利用Docker将这个完整项目部署起来，为什么用Docker呢？原因很简单，这种容器技术可以将整个项目用单个容器装起来，仅仅只需要维护一个简单的配置文件就告诉电脑每次部署要把什么东西装进容器，甚至把这个过程自动化，部署流程就会变得简单、方便。
我这里使用 redis 来作为后端数据存储工具。大家如果有自己的 redis 服务器当然是最好了，如果没有的话，推荐下在线的 redis 免费应用 redislabs，大家可以自行体验下，https://redislabs.com/
成学，携程高级安全研发工程师，关注python/golang后端开发、大语言模型等领域。
物联网（IoT）技术正逐渐渗透到我们的日常生活中，带来了许多方便和智能化。然而，随着物联网设备数量的增加，如何高效地管理和监测这些设备的状态成为一个挑战。在本文中，我们将探讨一种解决方案，即远程控制和监控，它允许我们实时管理和监测物联网设备的状态。
本项目是一个在线的 IM 系统，打开网页即用，非常方便，项目采用 Flask 搭建。
Xterm是一个基于X Window System的终端仿真器（Terminal Emulator）。Xterm最初由MIT开发，它允许用户在X Window环境下运行文本终端程序。Xterm提供了一个图形界面终端，使用户能够在图形桌面环境中运行命令行程序。而xterm.js是一个用于在浏览器中实现终端仿真的JavaScript库。它允许在Web页面中创建交互式的终端界面，用户可以在浏览器中运行命令行程序，执行命令，并与终端进行交互。
在当今数字时代，构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python，作为一种简洁、强大的编程语言，为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中，我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践，通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
随着我们项目功能越来越多，把所有的逻辑代码都写在一个文件里已经不太合适了，下面就通过 flask 的工厂模式，把项目代码拆分开。
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档，该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档，并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！
联邦学习是如何应用在视觉领域的？ 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！ 本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用，对分散在各地的摄像头数据，通过联邦学习，构建一个联邦分布式的训练网络，使摄像头数据不需要上传，就可以协同训练目标检测模型，这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露，另一方面充分利用各参与方的训练数据，提升机器视觉模型的识别效果。 以下内容节选自《联邦学习实战（全彩）》一书！ ---- --正文-- 在
运维久了, 就会写很多脚本, 接触很多工具, 但是太散了. 还有兼容性等, 考虑很多的.
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
项目地址：https://github.com/54xingzhe/weixin_crawler
weixin_crawler从2018年6月份就开始利用业余时间开发，到今日正式问鼎江湖。在正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
正式介绍weixin_crawler之前，我准备了两个问题，这两个问题通过weixin_crawler自带的报告和搜索指数都能得到回答。
我订阅了近 100 个公众号，有时候想再找之前读过的文章，发现搜索起来特别困难，如果忘了收藏，估计得找半小时，更让人无语的是，文章已经发布者删除，或者文章因违规被删除。那么有没有这样的爬虫，可以将公众号的文章全部爬到本地，并提供便捷的搜索功能，这样当我想查找某类文章的时候会非常方便，同时文章都在本地，也不用担心被人删除。
Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架，基于 Werkzeug WSGI 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 使用 BSD 授权。Flask 也被称为 “microframework”，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。
由于我们需要定时清理 redis 中保存的聊天记录，那么就需要一个定时任务。flask 有一个完善的插件 flask-apscheduler，但是简单试用了下，限制还是挺多的。所以，我这里选择自己实现一个简单的定时器功能。 创建一个 tasks.py 文件 首先定义定时器类
基于Web前端的量化交易应用WebTrader终于开发完成，之前实在是跳票许久。在此首先要感谢下负责开发Web前端的社区成员cccbbbaaab（这名字，怎么说呢~）和他的团队，在短短两周的时间内就完成了后端服务的测试和前端页面的开发工作，效率和质量都杠杠的。 WebTrader WebTrader应用位于examples/WebTrader目录下，使用时需要分别启动： server.py：基于vnpy.rpc模块实现的交易服务器，包含CTP接口和CTA策略模块 run.py：基于Flask实现的Web服务
前面对 PythonWEB框架 Flask的源码进行走读，对服务的启动流程、路由原理和模板渲染有了一个宏观的认识。不过说了那么多理论，接下来就利用 Flask开发一个企业级的 API应用。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128777.html原文链接：https://javaforall.cn
最近关于H5和APP的开发中使用到了webSocket，由于web/app有时候会出现网络不稳定或者服务端主动断开，这时候导致消息推送不了的情况，需要客户端进行重连。查阅资料后发现了一个心跳机制，也就是客户端间隔一段时间就向服务器发送一条消息，如果服务器收到消息就回复一条信息过来，如果一定时间内没有回复，则表示已经与服务器断开连接了，这个时候就需要进行重连。
WebSocket是一种基于TCP协议的全双工通信协议，它可以在客户端和服务器之间建立一个持久性的连接，实现实时通信。在uniapp中，我们可以使用uni-socketio插件来实现WebSocket的功能。
Python是一种高级编程语言，常用于数据科学、机器学习、Web开发和自动化等领域。在美国，Python工程师是非常有市场价值的职业之一，因此Python面试题也是各大公司招聘过程中必不可少的环节。以下是一些常见的Python面试题，供大家参考。
去年5月，一位亚马逊Echo用户和她丈夫讨论家里的木地板，结果谈话内容居然被音箱偷偷录下来发给了别人。
数据科学家在创建机器学习模型后，必须将其部署到生产中。要在不同的基础架构上运行它，使用容器并通过 REST API 公开模型是部署机器学习模型的常用方法。本文演示了如何在 Podman 容器中使用 Connexion 推出使用 REST API 的 TensorFlow 机器学习模型。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型，即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方，可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
原文：https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
WebSocket是HTML5的一种新通信协议，它实现了浏览器与服务器之间的双向通讯。而Socket.IO是一个完全由JavaScript实现、基于Node.js、支持WebSocket的协议用于实时通信、跨平台的开源框架，它包括了客户端的JavaScript和服务器端的Node.js。Socket.IO除了支持WebSocket通讯协议外，还支持许多种轮询（Polling）机制以及其它实时通信方式，并封装成了通用的接口，并且在服务端实现了这些实时机制的相应代码。Socket.IO实现的Polling通信机制包括Adobe Flash Socket、AJAX长轮询、AJAX multipart streaming、持久Iframe、JSONP轮询等。Socket.IO能够根据浏览器对通讯机制的支持情况自动地选择最佳的方式来实现网络实时应用。当前，Socket.IO最新版本是于2015年1月19日发布的1.3.0版本，该版本增强了稳定性和提高了性能，并修复了大量Bug。
在SocketIO：服务端推送就是这么简单！这篇文章中，我们介绍了SocketIO这款消息推送利器。今天我们来聊下怎么搭建一个生产可用的SocketIO集群。
在介绍SocketIO之前，先说下服务端推送是怎么一回事。所谓服务端推送，就是服务端将数据或者消息实时地推送到客户端上。最常见的场景就是即时通讯，除此之外，视频弹幕、图文直播等功能也用到了服务端推送这项技术。
起因 以前也用Netty做到异步网络编程，用过之后也一直没想过要把Netty拿起来重新研究一翻，直到上周工作中遇到一个棘手的问题。 在我们的项目中基于netty-socketio，我们实现了一个基于WebSocket的浏览器与服务端的请求回应机制。 这里贴一下该机制的大概的代码逻辑，真实项目比这复杂得多。 import com.corundumstudio.socketio.AckRequest; import com.corundumstudio.socketio.Configuration; impor
找到socketIO_client的安装路径，例中跟six.py在同一目录下，路径是/usr/local/lib/python3.5/site-packages/socketIO_client/.
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