Flask エンドポイントからのリアルタイムストリーミングデータを Web ページに表示するにはどうすればよいですか?-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

Flask エンドポイントからのリアルタイムストリーミングデータを Web ページに表示するにはどうすればよいですか?

Susan Sarandon

Dec 01, 2024 am 11:13 AM

How Can I Display Real-time Streaming Data from a Flask Endpoint in a Web Page?

Flask からのストリーミングデータをリアルタイムで表示

Flask では、専用のエンドポイントを使用して Web ページにデータをストリーミングできます。これによりリアルタイムのデータ送信が可能になりますが、このデータを動的 HTML ページに組み込む方法を理解するのは困難な場合があります。この簡単なガイドでは、Web ページ上にストリーミングデータを視覚的に表示するためのソリューションについて説明します。

テンプレート挿入の制限

静的データとは異なり、ストリーミングデータはサーバー側の HTML テンプレートに直接挿入できません。これは、テンプレートがサーバー上で一度レンダリングされ、完全なドキュメントとしてクライアントに送信されるためです。したがって、ストリーミングデータの更新はページに反映されません。

JavaScript ストリーミング

1 つの方法は、XMLHttpRequest を使用して JavaScript 経由でデータをストリーミングすることです。このシナリオでは、ブラウザーはストリーミングエンドポイントから定期的にデータを取得し、メッセージ形式を解釈し、それに応じて DOM を更新します。これにより、ページの特定のセクションをリアルタイムで更新できます。

ストリーミングデータを処理するために JavaScript を利用する HTML フラグメントの例を次に示します。

<p>Latest Output: <span></span></p>

iFrame とストリームレンダリング

もう 1 つのオプションは、iframe を利用することです。 iframe をストリーミングエンドポイントに指定することで、ストリーミングコンテンツを受信する別のドキュメントを作成します。これは効果的ですが、iframe のスタイルを設定してメインページに組み込むと、課題が生じる可能性があります。

iframe アプローチでは、メインページの HTML には次のものが含まれます。

<p>All Output: <iframe src="streaming_endpoint"></iframe></p>

最終的には、ストリーミングデータを表示するための最適なソリューションは、アプリケーションの特定の要件によって異なります。 JavaScript ストリーミングはリアルタイムの更新と柔軟性を提供しますが、iframe はメインページのレイアウトを変更するリスクを冒さずに HTML コンテンツをレンダリングするのに適しています。両方のアプローチを検討し、プロジェクトのニーズに最も適した方を選択してください。

以上がFlask エンドポイントからのリアルタイムストリーミングデータを Web ページに表示するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

Pythonを使用してテキストファイルのZIPF配布を見つける方法Mar 05, 2025 am 09:58 AM

このチュートリアルでは、Pythonを使用してZIPFの法則の統計的概念を処理する方法を示し、法律の処理時にPythonの読み取りおよび並べ替えの効率性を示します。 ZIPF分布という用語が何を意味するのか疑問に思うかもしれません。この用語を理解するには、まずZIPFの法律を定義する必要があります。心配しないでください、私は指示を簡素化しようとします。 ZIPFの法則 ZIPFの法則は単に意味します。大きな自然言語のコーパスでは、最も頻繁に発生する単語は、2番目の頻繁な単語のほぼ2倍の頻度で表示されます。例を見てみましょう。アメリカ英語の茶色のコーパスを見ると、最も頻繁な言葉は「thであることに気付くでしょう。

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか？Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find（）、find_all（）、select（）、およびget_text（）などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案（SEL

Pythonの数学モジュール：統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均（）関数の計算をサポートします。浮動小数点数も使用できます。ランダムをインポートしますインポート統計 fractiから

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は？Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入：パート1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか？ Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。