Python 是一種通用且易於理解的程式語言,以其清晰的語法和可讀性而聞名
這使其成為建立 webrtc 應用程式的好選擇
我們可以使用 aiortc 等函式庫在 python 中建置 WebRTC 伺服器
主動脈庫
-
純Python實作:
- aiortc 函式庫是 WebRTC 和 ORTC 的純 Python 實作。
- 這表示您不需要依賴任何第三方函式庫或任何其他依賴項
-
建於 asyncio :
- aiortc 建構在 python 自己的用於非同步連接的 asynciolibrary 之上。
- 從而讓您可以輕鬆處理多個並發連接
-
媒體與資料管道:
- 該程式庫提供對視訊、音訊以及資料通道的支持,從而實現廣泛的即時通訊功能。
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易於整合:
- aiortc 可以輕鬆地與其他 Python 程式庫(例如用於 Web 伺服器的 aiohttp)以及其他第三方程式庫(例如用於即時事件處理的 socket.io)整合
-
豐富的文件和範例:
- 庫 aiortc 附帶了豐富的文件和不同的範例,可以幫助您快速入門
使用 Python 設定 WebRTC 伺服器
先決條件
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已安裝 Python 3.x:
- 確保您的電腦或伺服器上安裝了 Python 3.x。你可以像這樣檢查python版本
python3 --version
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非同步程式設計基礎:
- 您需要了解非同步程式設計如何運作的基本知識。
- 我們將在本文中使用非同步程式庫,這對於同時連接和資料流非常重要
安裝必要的庫
使用 pip 安裝 aiortc 和其他相依性
aiortc 是 webrtcand ORTC 的純 Python 實作。它使用Python語言的非同步特性來處理即時通訊
像這樣使用 pip 安裝函式庫
pip install aiortc aiohttp
aiorrtc 提供核心 WebRTC 功能
aiohttp 是一個非同步 HTTP 用戶端/伺服器框架,我們將使用此框架進行訊號傳輸
開發伺服器
使用 WebSocket 設定訊號
- 使用 WebSocket 設定訊號
WebRTC 需要一個訊號機制來建立連線。
WebRTC 透過在對等點之間交換 SDP 或會話描述以及 ICE 候選來實現此目的
為此,你可以使用任何東西。在本文中,我們將使用 WebSocket 進行客戶端和伺服器之間的即時雙向通訊
訊號設定(伺服器代碼)
python3 --version
- 處理對等連線與媒體串流
在這裡,我們將建立 RTCPeerConnection 物件來管理連線和媒體串流
伺服器程式碼範例(對等連線)
pip install aiortc aiohttp
- 將 TURN 伺服器合併到 ICE 設定中
為了處理 NAT 穿越並確保連接,我們需要 TURN 伺服器。
在本文中,我們將使用計量 TURN 伺服器。 Metered 是 TURN 伺服器的全球供應商
您可以在計量 TURN 伺服器上註冊免費計劃,該計劃提供每月 50 GB 的 TURN 伺服器配額,並且還提供付費計劃
步驟:
- 取得憑證
註冊Metered.ca/stun-turn並取得您的 TURN 憑證
在儀表板上按一下「按一下此處產生您的第一個憑證」按鈕以建立新的 TURN 伺服器憑證
然後按一下「說明」按鈕即可取得您的 ICE 伺服器陣列。
您也可以使用 api 金鑰來啟用 TURN 伺服器
- 設定 ICE 伺服器
import asyncio from aiohttp import web import json async def index(request): with open('index.html', 'r') as f: content = f.read() return web.Response(text=content, content_type='text/html') async def websocket_handler(request): ws = web.WebSocketResponse() await ws.prepare(request) # Handle incoming WebSocket messages here return ws app = web.Application() app.router.add_get('/', index) app.router.add_get('/ws', websocket_handler) web.run_app(app)
- 說明關鍵步驟的程式碼範例
這是我們如何整合這裡的一切
from aiortc import RTCPeerConnection, RTCSessionDescription pcs = set() # Keep track of peer connections async def websocket_handler(request): ws = web.WebSocketResponse() await ws.prepare(request) pc = RTCPeerConnection() pcs.add(pc) @pc.on("datachannel") def on_datachannel(channel): @channel.on("message") async def on_message(message): # Handle incoming messages pass async for msg in ws: if msg.type == web.WSMsgType.TEXT: data = json.loads(msg.data) if data["type"] == "offer": await pc.setRemoteDescription(RTCSessionDescription( sdp=data["sdp"], type=data["type"])) answer = await pc.createAnswer() await pc.setLocalDescription(answer) await ws.send_json({ "type": pc.localDescription.type, "sdp": pc.localDescription.sdp }) elif data["type"] == "candidate": candidate = data["candidate"] await pc.addIceCandidate(candidate) elif msg.type == web.WSMsgType.ERROR: print(f'WebSocket connection closed with exception {ws.exception()}') pcs.discard(pc) return ws
實際實施技巧
網路注意事項
- 使用 Metered.ca STUN/TURN 伺服器管理 NAT 遍歷
STUN 伺服器: 這些伺服器可協助 NAT 後方的用戶端裝置了解自己的 IP 位址和連接埠號碼。要了解有關 STUN 伺服器的更多信息,請訪問 Stun 伺服器:什麼是 NAT 的會話遍歷實用程式?
TURN 伺服器: 當因 NAT 或防火牆規則而無法進行直接通訊時,TURN 伺服器會在對等點之間中繼流量。要了解有關 TURN 伺服器的更多信息,請訪問:什麼是 TURN 伺服器?
- 確保可靠且低延遲的連線
- 自動地理路由: Metered.ca 具有自動地理路由
效能最佳化
使用 asyncio 進行同時管理
媒體串流管理最佳實務
API: 使用強大的 API 進行 TURN 伺服器管理。您可以執行以下操作:透過 API 新增/刪除憑證、透過 API 檢索每個使用者/憑證和使用者指標、透過 API 啟用/停用憑證、透過 API 按日期檢索使用資料。
全球地理位置定位:自動將流量定向到最近的伺服器,以實現盡可能低的延遲和最高的品質效能。全球任何地方的延遲均低於 50 毫秒
全球所有地區的伺服器:多倫多、邁阿密、舊金山、阿姆斯特丹、倫敦、法蘭克福、班加羅爾、新加坡、雪梨、首爾、達拉斯、紐約
低延遲: 低於 50 毫秒的延遲,在世界任何地方。
經濟高效:即用即付定價,並提供頻寬和批量折扣。
輕鬆管理: 取得使用日誌、帳戶達到門檻限制時的電子郵件、帳單記錄以及電子郵件和電話支援。
符合標準: 符合 UDP、TCP、TLS 和 DTLS 的 RFC 5389、5769、5780、5766、6062、6156、5245、5768、6336、925336、92536、92536、92536。
多租用戶: 建立多個憑證並依客戶或不同應用程式分開使用。取得使用日誌、計費記錄和閾值警報。
企業可靠性: SLA 正常運作時間達 99.999%。
企業規模: 併發流量或總流量不限制。計量 TURN 伺服器提供企業可擴充性
每月 5 GB 免費: 透過免費方案每月獲得 5 GB 免費 TURN 伺服器使用量
在連接埠 80 和 443 上運作
支援 TURNS SSL 以允許透過深度封包偵測防火牆進行連線。
同時支援 TCP 和 UDP
免費無限制 STUN
以上是WebRTC python 伺服器:Python 應用程式的 STUN/TURN 伺服器的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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