按思路来聊:
类似微信,点击用户可以进入一对一聊天页面;另有聊天框列表包含所有存在聊天记录的一对一聊天框,点击进入聊天页面。
【数据结构】
因为双方都有聊天记录,所以每一个聊天实际上得储存两份,设计的数据结构如下:
A :
user_a = {“id”:1,”name”:”A”}
B :
user_b = {“id”:2,”name”:”B”}
A的聊天记录:
chat_a = { “id”:1, “user”:1, “who”:2, “name”:”B”, “new”:0, msg:[]}
B的聊天记录:
chat_b = { “id”:2, “user”:2, “who”:1, “name”:”A”, “new”:0, msg:[]}
msg实际上是个list,结构如下:msg = { “user”:发送者id, “name”:发送者name, “date”:发送时间, “content”:消息内容 }
【业务逻辑】
当A点击好友列表中B的名字–>进入聊天框(根据双方id通过字段user、who找到对应chat_a,chat = coll.find_one({“user”:user_a[‘id'], “who”:user_b[‘id']});如果该chat不存在,则利用双方id创建chat_a)
发送消息(更新chat_a和chat_b,如果chat_b不存在则创建chat_b;如果chat_b不在线则更新chat_b[‘new'] = 1)
A删除聊天框(删除chat_a)
【记录客户端连接】
由于是多个一对一聊天,所以不能直接用教程里的set来记录连接。
最后的决定是用一个 dict,用双方用户id拼接的字符串作为key,用list存客户端连接。
...SocketHandler(...):
chats = dict() ... def on_open(self): ... #通过双方id来生成一个独一无二的字符串 min = user_a['id'] max = user_b['id'] if min >max: max = user_a['id'] min = user_b['id'] key = str(user_a['id'])+"_"+str(user_b['id']) #判断当前会话是否存在,存在则添加当前用户 if key in chats: SocketHandler.chats[key].append(self) #不存在则创建会话,并将当前用户添加进去 else SocketHandler.chats[key] = [self]
【发送消息】
从客户端调用send函数,在服务端on_message函数中接受参数后更新双方聊天记录。之后调用send_to_all(key, message)来更新聊天窗口。
【发通知/更新聊天窗口】
更新数据库里的聊天记录后还要在聊天窗口更新html,所以需要通知该会话的连接者。
根据我们记录连接者的方式,对应的通知函数如下:
def send_to_all(key,message): for user in SocketHandler.chats[key]: user.write_message(json.dumps(message))
【关闭连接】
根据我们记录连接者的方式,对应的关闭函数如下:
def on_close(self): ... #用on_open函数中的方法构造key if key in SocketHandler.chats: SocketHandler.chats[key].remove(self)#删除当前连接 if len(SocketHandler.chats[key]) == 0: del SocketHandler.chats[key]#当会话无连接者则删除会话
经过上面的改造,就实现多个一对一聊天功能

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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