Django - WebSocket:dwebsocket 什么是WebSocket WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议 WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据.在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就直接可以创建持久性的连接,并进行双向数据传输 现在,很多网站为了实现推送技术,所用的技术都是轮询.轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒),由浏览器对服务器发出HTTP请求,然后由服

参考了下别人说的原理,根据自己的逻辑实现,没有完全按照别人的原理来,所以不一定适用于大家,仅供参考吧!!! 流程如下: 1. web发起websocket链接,后端接受链接后立马发送第一次消息,为全局唯一标识key 2. web收到第一次的消息,将字符串生成二维码展现出来 3. App进行扫码获取key,并当做参数调用后端接口,成功则App提示用户 3. 后端收到App的请求,成功处理(APP扫码成功)则向web发送第二次消息,为身份标识token,并关闭连接 4. web收到token,存到本

最近闲来无事,无意发现一个聊天室的前端UI,看着挺好看的但是没有聊天室的通信代码,于是想给它安装电池(通信部分),先看UI: 开始通信部分的工作: 使用的组件: Django1.11.13 channels 2.3.1 redis jQuery Django实现聊天室一般有实现轮训(比较老,效率低).websocket等:这里用websocket,实现websocket有多种途径,一般有:channels和dwebsocket等,dwebsocket使用简单但是看了下官网好像只提供了差不多Dja

Flume官方文档翻译--Flume 1.7.0 User Guide (unreleased version)(一) Logging raw data(记录原始数据) Logging the raw stream of data flowing through the ingest pipeline is not desired behaviour in many production environments because this may result in leaking sensit

介绍 概述 Apache Flume是为有效收集聚合和移动大量来自不同源到中心数据存储而设计的可分布,可靠的,可用的系统. Apache Flume的用途不仅限于日志数据聚合.由于数据源是可定制的,Flume可用于传输大量事物数据包括但不限于网络流量数据,社交媒体产生的数据,Email消息和很多其它类型的数据源. Apache Flume是Apache软件基金会的顶级项目之一. 现在有两个版本可用(版本0.9.x和 1.x) 0.9.x版本的文档在the Flume 0.9.x User Gui

​前言:老刘不敢保证说的有多好,但绝对是非常良心地讲述自学大数据开发路上的一些经历和感悟,保证会讲述一些不同于别人技术博客的细节. 01 自学flume的细节 老刘现在想写点有自己特色的东西,讲讲自学大数据遇到的一些事情,保证讲一些别人技术博客里忽略的知识点. 很多自学编程的人都会有一个问题,特别是研二即将找工作的小伙伴,因为马上就要找工作了,自学时间不多了,所以在自学的路上,常常会忽略很多细小但很重要的知识点,很多伙伴都是直接背一些机构的资料. 自己没有静下心来好好研究各个知识点,也没有考虑这

有人把Go比作21世纪的C语言,第一是因为Go语言设计简单,第二,21世纪最重要的就是并行程序设计,而Go从语言层面就支持了并行. goroutine goroutine是Go并行设计的核心.goroutine说到底其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goro

Reference: http://www.oschina.net/translate/in_deep_with_django_channels_the_future_of_real_time_apps_in_django 今天,我们很高兴请到Jacob Kaplan-Moss.Jacob是来自Herokai,也是 Django的长期的核心代码贡献者,他将在这里分享一些他对某些特性的深入研究,他认为这些特性将重新定义框架未来. 当Django刚创建时,那是十多年前,网络还是一个不太复杂的地方.大

http://www.oschina.NET/translate/in_deep_with_django_channels_the_future_of_real_time_apps_in_django 今天,我们很高兴请到Jacob Kaplan-Moss.Jacob是来自Herokai,也是 Django的长期的核心代码贡献者,他将在这里分享一些他对某些特性的深入研究,他认为这些特性将重新定义框架未来. 当Django刚创建时,那是十多年前,网络还是一个不太复杂的地方.大部分的网页都是静态的.

        基于OpenCV编写图像处理项目,除了算法以外,比较重要一个问题就是界面设计问题.对于c++语系的程序员来说,一般来说有QT/MFC两种考虑.QT的确功能强大,特别是QML编写android界面很有一套(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html):但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合,比如客户

因为要用到lifelines 包,在cmd中使用conda install lifelines ,显示如下错误: PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - lifelines Current channels: - https://conda.anaconda.org/derickl/win-64 - https://conda.anaconda.org/der

希望通过对这两篇文章的学习,能够对Channels有更加深入的了解,使用起来得心应手游刃有余 通过上一篇<Django使用Channels实现WebSocket--上篇>的学习应该对Channels的各种概念有了清晰的认知,可以顺利的将Channels框架集成到自己的Django项目中实现WebSocket了,本篇文章将以一个Channels+Celery实现web端tailf功能的例子更加深入的介绍Channels 先说下我们要实现的目标:所有登录的用户可以查看tailf日志页面,在页面上能

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

1.  用bottle框架,自己写一个服务端实现: 转载   :http://www.linuxyw.com/813.html 功能:用websocket技术,在运维工具的浏览器上实时显示远程服务器上的日志信息 一般我们在运维工具部署环境的时候,需要实时展现部署过程中的信息,或者在浏览器中实时显示程序日志给开发人员看.你还在用ajax每隔段时间去获取服务器日志?out了,试试用websocket方式吧 我用bottle框架,写了个websocket服务端,浏览器连接到websocket serv

问题 在Win10机器上,不管是安装scrapy还是channels,都需要安装一个包,叫做twisted.正是这个twisted,导致出现一系列的奇葩错误,让我一度以为我的Pycharm坏了,还改了各种系统配置,太可怕了! 安装teisted时候可能会出现多种错误,这里举几个例子. 有一个错误叫做UnicodeDecodeError,说是什么utf-8编码格式不对,我也不知道怎么会出现这种错误.百度解决方法说修改pip的配置文件吧utf-8改成gbk,相信我,改了之后又会出现另外一种错误,涉及

-宾夕法尼亚州的尼科尔森大桥建设照片(图源).罗马人的工程原理扩展至新的应用 对于以太坊来说,2018年是专注底层架构之年.今年很多早期参与者会测试网络极限,并且重新关注以太坊的扩容技术. 以太坊仍然处于起步阶段.直到现在,它仍然没有那么安全或者可扩展.对于任何密切关注以太坊技术的人来说,这都是很好理解的.但在过去一年,ICO推动的炒作已经过分夸大了目前的网络能力.以太坊和web3的美好愿景-- 一个安全,易于使用的去中心化网络,由一系列通用的经济协议来约束,并且被数十亿人来使用--这个承诺希望

Channels也可以用于将多个goroutine连接在一起,一个Channel的输出作为下一个Channel的输入.这种串联的Channels就是所谓的管道(pipeline).下面的程序用两个channels将三个goroutine串联起来: 第一个goroutine是一个计数器,用于生成0.1.2.……形式的整数序列,然后通过channel将该整数序列发送给第二个goroutine:第二个goroutine是一个求平方的程序,对收到的每个整数求平方,然后将平方后的结果通过第二个channe

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统

有人把Go比作21世纪的C语言,第一是因为Go语言设计简单,第二,21世纪最重要的就是并行程序设计,而Go从语言层面就支持了并行. goroutine goroutine是Go并行设计的核心.goroutine说到底其实就是线程,但是它比线程更小,十几个goroutine可能体现在底层就是五六个线程,Go语言内部帮你实现了这些goroutine之间的内存共享.执行goroutine只需极少的栈内存(大概是4~5KB),当然会根据相应的数据伸缩.也正因为如此,可同时运行成千上万个并发任务.goro

转自: http://kdf5000.com/2017/07/16/Go-Channels/ Golang使用Groutine和channels实现了CSP(Communicating Sequential Processes)模型,channles在goroutine的通信和同步中承担着重要的角色.在GopherCon 2017中,Golang专家Kavya深入介绍了 Go Channels 的内部机制,以及运行时调度器和内存管理系统是如何支持Channel的,本文根据Kavya的ppt学习和

goroutine(协程) 大家都知道java中的线程Thread,golang没有提供Thread的功能,但是提供了更轻量级的goroutine(协程),协程比线程更轻,创办一个协程很简单,只需要go关键字加上要运行的函数,就可以实现了.看个简单的例子: package main import "fmt" func f(from string) { for i := 0; i < 3; i++ { fmt.Println(from, ":", i) } }