WebRTC Python サーバー: Python アプリの STUN/TURN サーバー
Python は、その明確な構文と読みやすさで知られる、多用途でアクセスしやすいプログラミング言語です
これは、webrtc アプリケーションの構築に適した選択肢になります
aiortc などのライブラリを使用して、Python で WebRTC サーバーを構築できます
大動脈図書館
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純粋な Python 実装:
- aiortc ライブラリは、WebRTC と ORTC の純粋な Python 実装です。
- これは、サードパーティのライブラリやその他の依存関係に依存する必要がないことを意味します
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asyncio :
上に構築- aiortc は、非同期接続用の Python 独自の非同期ライブラリ上に構築されています。
- これにより、複数の同時接続を簡単に処理できるようになります
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メディアおよびデータ チャネル:
- このライブラリは、ビデオ、オーディオ、データ チャネルのサポートを提供するため、幅広いリアルタイム通信機能が可能になります。
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統合の容易さ:
- aiortc は、ウェブサーバー用の aiohttp などの他の Python ライブラリや、リアルタイム イベント処理用の socket.io などの他のサードパーティ ライブラリと簡単に統合できます
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広範なドキュメントと例:
- ライブラリ aiortc には、すぐに使い始めるのに役立つ広範なドキュメントとさまざまな例が付属しています
Python で WebRTC サーバーをセットアップする
前提条件
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Python 3.x がインストールされています:
- コンピューターまたはサーバーに Python 3.x がインストールされていることを確認してください。次のようにPythonのバージョンを確認できます
python3 --version
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非同期プログラミングの基礎知識:
- 非同期プログラミングがどのように機能するかについての基本的な知識が必要です。
- この記事では、同時接続とデータ ストリームにとって重要な非同期ライブラリを使用します
必要なライブラリのインストール
pip を使用して aiortc およびその他の依存関係をインストールします
aiortc は、webrtcand ORTC の純粋な Python 実装です。 Python 言語の非同期機能を使用してリアルタイム通信を処理します
次のように pip を使用してライブラリをインストールします
pip install aiortc aiohttp
aiorrtc はコア WebRTC 機能を提供します
aiohttp は非同期 HTTP クライアント/サーバー フレームワークです。このフレームワークをシグナリングに使用します
サーバーの開発
WebSocket によるシグナリングのセットアップ
- WebSocket によるシグナリングのセットアップ
WebRTC は接続を確立するためにシグナリング メカニズムを必要とします。
WebRTC は、ピア間で SDP またはセッションの説明と ICE 候補を交換することでこれを行います
これには何でも使えます。この記事では、クライアントとサーバー間のリアルタイムの双方向通信に WebSocket を使用します
シグナリングセットアップ (サーバーコード)
python3 --version
- ピア接続とメディア ストリームの処理
ここでは、接続とメディア ストリームを管理するための RTCPeerConnection オブジェクトを作成します
サーバーコード例 (ピア接続)
pip install aiortc aiohttp
- TURN サーバーを ICE 構成に組み込む
NAT トラバーサルを処理し、接続を確保するには、TURN サーバーが必要です。
この記事では、従量制の TURN サーバーを使用します。 Metered は TURN サーバーのグローバルプロバイダー
月間 50 GB の TURN サーバー割り当てを提供する従量制 TURN サーバーの無料プランにサインアップできます。また、有料プランも利用できます
手順:
- 資格情報を取得します
Metered.ca/stun-turn にサインアップし、TURN 認証情報を取得します
ダッシュボードで [ここをクリックして最初の認証情報を生成する] ボタンをクリックして、新しい TURN サーバー認証情報を作成します
次に、[手順] ボタンをクリックして ICE サーバー アレイを取得します。
API キーを使用して TURN サーバーを有効にすることもできます
- ICE サーバーを構成する
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)
- Key Streps を示すコード例
ここですべてを統合する方法は次のとおりです
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
実践的な実装のヒント
ネットワークに関する考慮事項
- Metered.ca STUN/TURN サーバーによる NAT トラバーサルの管理
-
STUN サーバー: これらは、NAT の背後にあるクライアント デバイスが自身の IP アドレスとポート番号を認識するのに役立ちます。 STUN サーバーの詳細については、Stun Server: NAT のセッション トラバーサル ユーティリティとは何ですか?
にアクセスしてください。 TURN サーバー: TURN サーバーは、NAT またはファイアウォール ルールにより直接通信が不可能な場合、ピアからピアへトラフィックを中継します。 TURN サーバーの詳細については、TURN サーバーとは何ですか?
を参照してください。
- 信頼性の高い低遅延接続の確保
- 自動地理的ルーティング: Metered.ca には自動地理的ルーティングがあります
パフォーマンスの最適化
同時実行管理に asyncio を使用する
メディア ストリーム管理のベスト プラクティス
API: 強力な API でサーバー管理を実現します。 API を介して認証情報の追加/削除、API を介してユーザーごとの認証情報とユーザー指標を取得、API を介して認証情報を有効/無効にする、API を介して日付ごとの使用状況データを取得するなどの操作を行うことができます。
グローバル地理位置ターゲティング: トラフィックを最も近いサーバーに自動的に送信し、遅延を最小限に抑え、最高品質のパフォーマンスを実現します。世界中のどこでも遅延が 50 ミリ秒未満
世界のすべての地域のサーバー: トロント、マイアミ、サンフランシスコ、アムステルダム、ロンドン、フランクフルト、バンガロール、シンガポール、シドニー、ソウル、ダラス、ニューヨーク
低遅延: 世界中のどこでも遅延が 50 ミリ秒未満です。
費用対効果の高い: 帯域幅とボリュームの割引が可能な従量課金制の料金設定です。
簡単な管理: 使用状況ログ、アカウントがしきい値制限に達したときのメール、請求記録、メールと電話のサポートを取得します。
準拠規格: UDP、TCP、TLS、および DTLS で RFC 5389、5769、5780、5766、6062、6156、5245、5768、6336、6544、5928 に準拠します。
マルチテナンシー: 複数の認証情報を作成し、顧客ごとまたは異なるアプリごとに使用を分離します。使用状況ログ、請求記録、およびしきい値アラートを取得します。
エンタープライズの信頼性: SLA による 99.999% の稼働時間。
エンタープライズ規模: 同時トラフィックまたは合計トラフィックに制限はありません。従量制の TURN サーバーはエンタープライズ スケーラビリティを提供します
5 GB/月 無料: 無料プランでは毎月 5 GB の TURN サーバーを無料で利用できます
ポート 80 および 443 で実行
ディープ パケット インスペクション ファイアウォールを介した接続を許可する TURNS SSL をサポートします。
TCP と UDP の両方をサポート
無料無制限スタン
以上がWebRTC Python サーバー: Python アプリの STUN/TURN サーバーの詳細内容です。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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
