直播系统源码协议探索篇(二):网络套接字协议WebSocket

简介: 直播系统源码网络套接字协议WebSocket搭建参考代码connected_clients.add(websocket) try: async for message in websocket: await broadcast(message) finally: connected_clients.remove(websocket)

上一篇我们分析了直播平台的会话初始化协议SIP,他关乎着直播平台的实时通信和多方互动技术的实现,今天我们来讲另一个协议,叫网络套接字协议WebSocket,WebSocket基于TCP在客户端与服务器建立双向通信的网络协议,并且可以通过单个长连接实现。在直播系统源码平台已经成为人们获取知识、放松娱乐的重要平台之一,通过WebSocket协议可以为平台带来更强大的互动功能,让用户有更更好的体验,下面我们就来深入探索一下直播系统源码网络套接字协议WebSocket。

4773e397155dd51ac583a64b01f32cc1b8db41(1)(1).png

一、直播系统源码网络套接字协议WebSocket的作用

1.实现多种实时互动功能:通过WebSocket协议可以建立起直播系统源码的多种实时互动功能,比如可以让观众实时发送与接收弹幕消息;还比如可以实现我们常常在直播间内看到的点赞、评论、礼物的功能,让观众可以表达对主播的喜爱。
2.数据统计与更新:WebSocket协议能够为直播系统源码平台提供数据统计与更新的功能,让直播系统源码平台获取到直播间内用户数量、用户观看时长等直播间数据或是在线用户的人数、用户的喜爱直播、视频等用户数据,这就可以帮助直播系统源码平台的运营者能够及时了解、分析用户的行为数据或是直播的质量,让运营者可以作为更精准的决策。
3.实时通知提醒:基于WebSocket协议,直播系统源码平台能够建立持久的双向通信连接,这种双向通信连接可以让直播系统源码平台实现实时通知提醒,让平台用户设置好的直播提醒、信息提醒等提醒功能,在提醒时间到的时候及时通知用户,避免用户错过喜爱的直播与视频,提升用户的体验。
4.视频会议和连麦功能:WebSocket协议支持实时双向数据传输,这为直播系统源码平台提供了构建视频会议和连麦功能的基础,让用户可以进行实时音视频通信连接,实现多人视频展示、互动交流以及与主播进行实时互动的功能。

二、直播系统源码网络套接字协议WebSocket搭建参考代码

import asyncio
import websockets
connected_clients = set()
async def consumer(websocket, path):
    connected_clients.add(websocket)
    try:
        async for message in websocket:
            await broadcast(message)
    finally:
        connected_clients.remove(websocket)
async def broadcast(message):
    await asyncio.wait([client.send(message) for client in connected_clients])
start_server = websockets.serve(consumer, 'localhost', 8765)
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
asyncio.get_event_loop().run_forever()

总结

直播系统源码WebSocket协议可以为用户提供实时、互动性强的直播体验,让直播系统源码平台成为了真正强大的实时互动的平台,增加了直播系统源码平台在市场上的竞争力,吸引到更多的用户,推动了直播行业的发展。

相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物('蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼')数据集进行训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面,实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。
90 7
海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集('蜜蜂', '甲虫', '蝴蝶', '蝉', '蜻蜓', '蚱蜢', '蛾', '蝎子', '蜗牛', '蜘蛛')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一张昆虫图片识别其名称。
140 7
【昆虫识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
球类识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集 '美式足球', '棒球', '篮球', '台球', '保龄球', '板球', '足球', '高尔夫球', '曲棍球', '冰球', '橄榄球', '羽毛球', '乒乓球', '网球', '排球'等15种常见的球类图像作为数据集,然后进行训练,最终得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django开发Web网页端可视化界面平台,实现用户上传一张球类图片识别其名称。
103 7
【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow
|
5天前
|
运维 监控 安全
网络安全基础:深入理解防火墙与入侵检测系统
【6月更文挑战第27天】本文探讨了防火墙和入侵检测系统(IDS)在网络安全中的核心作用。防火墙执行访问控制和数据包过滤,隔离内外网络,但可能无法应对所有威胁。IDS则实时监控网络,通过异常和误用检测发现潜在威胁,提供第二道防线。两者的协同工作增强了防御能力,降低了误报,实现了快速响应,共同构建全面的网络安全防护。理解和有效部署这两者对于保障信息安全至关重要。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【乐器识别系统】图像识别+人工智能+深度学习+Python+TensorFlow+卷积神经网络+模型训练
乐器识别系统。使用Python为主要编程语言,基于人工智能框架库TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对30种乐器('迪吉里杜管', '铃鼓', '木琴', '手风琴', '阿尔卑斯号角', '风笛', '班卓琴', '邦戈鼓', '卡萨巴', '响板', '单簧管', '古钢琴', '手风琴(六角形)', '鼓', '扬琴', '长笛', '刮瓜', '吉他', '口琴', '竖琴', '沙槌', '陶笛', '钢琴', '萨克斯管', '锡塔尔琴', '钢鼓', '长号', '小号', '大号', '小提琴')的图像数据集进行训练,得到一个训练精度较高的模型,并将其
9 0
【乐器识别系统】图像识别+人工智能+深度学习+Python+TensorFlow+卷积神经网络+模型训练
|
11天前
|
存储 数据管理 数据处理
网络的备份系统
【6月更文挑战第21天】网络的备份系统
36 2
|
11天前
|
机器学习/深度学习 网络协议 网络性能优化
[计算机网络]深度学习传输层TCP协议
[计算机网络]深度学习传输层TCP协议
24 1
|
11天前
用UDP协议实现发送接收的网络聊天室
用UDP协议实现发送接收的网络聊天室
11 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 安全 数据安全/隐私保护
【计算机网络】深度学习HTTPS协议
【计算机网络】深度学习HTTPS协议
23 0
|
11天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 JavaScript
【计算机网络】深度学习使用应用层的HTTP协议
【计算机网络】深度学习使用应用层的HTTP协议
34 0