Python プロキシを使用したスケーラブルな外国為替 WebSocket の実装
このガイドでは、Python で WebSocket プロキシ サーバーを作成する方法を説明します。
サーバーが行うことは次のとおりです。
- クライアント ID の検証: クライアントの接続を許可する前に、それぞれに固有の「ユーザー キー (API キー)」があるかどうかがチェックされます。
- 別の WebSocket に接続します: サーバーは別の WebSocket サーバーに接続します。
- リレーメッセージ: サーバーは、接続された WebSocket からメッセージを受信し、検証されたすべてのクライアントに送信します。
始める前に:
- Python 3.6 以降のバージョンがインストールされていることを確認してください。 WebSocket には Python 3.6 以降が必要です。
- WebSockets ライブラリをインストールします: ターミナルで次のコマンドを使用してインストールできます。
pip install websockets
1. はじめに
- プロジェクト用に新しいフォルダーを作成します。
- フォルダー内に新しい Python ファイルを作成し、「websocket_proxy_server.py」という名前を付けます。このファイルにはサーバーのすべてのコードが含まれます。
2. WebSocketサーバーの作成
- 必要なライブラリをインポートします。前にインストールしたライブラリが必要になります。
- サーバーの基本構造を構築します。 WebSocket ライブラリを使用して、サーバーの基盤を作成します。
import asyncio import websockets import json class WebSocketProxy: def init(self, source_url, symbols): self.source_url = source_url self.clients = set() self.symbols = symbols self.valid_user_key = "yourValidUserKey" # Single valid user key for authentication async def on_open(self, ws): print("Connected to source") symbols_str = ",".join(self.symbols.keys()) init_message = f"{{"userKey":"your_api_key", "symbol":"{symbols_str}"}}" await ws.send(init_message)
3. クライアントの接続と検証
- サーバーがクライアントからの接続を受け入れるようにすべて設定されていることを確認してください。
- 各クライアントの身元を確認するためのチェックを追加します。クライアントが接続を試行すると、サーバーは「ユーザー キー」を要求する必要があります。正しいキーを持つクライアントのみが接続を許可されます。
async def client_handler(self, websocket, path): try: # Wait for a message that should contain the authentication key auth_message = await asyncio.wait_for(websocket.recv(), timeout=10) auth_data = json.loads(auth_message) user_key = auth_data.get("userKey") if user_key == self.valid_user_key: self.clients.add(websocket) print(f"Client authenticated with key: {user_key}") try: await websocket.wait_closed() finally: self.clients.remove(websocket) else: print("Authentication failed") await websocket.close(reason="Authentication failed") except (asyncio.TimeoutError, json.JSONDecodeError, KeyError): print("Failed to authenticate") await websocket.close(reason="Failed to authenticate")
4. ソースに接続してメッセージを共有する
- サーバーを元の WebSocket に接続し続ける関数を作成します。
- この関数は、元の WebSocket から受信したメッセージを、正常に検証されたすべてのクライアントに自動的に送信する必要があります。
async def source_handler(self): async with websockets.connect(self.source_url) as websocket: await self.on_open(websocket) async for message in websocket: await self.broadcast(message) async def broadcast(self, message): if self.clients: await asyncio.gather(*(client.send(message) for client in self.clients))
5. サーバーを起動します
- サーバーを起動して接続をリッスンする関数を作成します。
- この関数を実行するコードを追加して、WebSocket プロキシ サーバーを起動します。
def run(self, host="localhost", port=8765): start_server = websockets.serve(self.client_handler, host, port) asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server) asyncio.get_event_loop().run_until_complete(self.source_handler()) asyncio.get_event_loop().run_forever() if name == "main": symbols = {"EURUSD": {}, "GBPUSD": {}, "USDJPY": {}, "AUDUSD": {}, "USDCAD": {}} source_url = "ws://example.com/source" proxy = WebSocketProxy(source_url, symbols) proxy.run()
要約すれば
Python ベースの WebSocket プロキシ サーバーの開発に成功しました。このサーバーは、クライアント ID を認証し、指定されたデータ ソースへの永続的な接続を維持し、ソースから受信したメッセージを検証されたすべてのクライアントに効果的に配布できます。この機能は、単一の発信元から多様なユーザー ベースにデータを安全かつ瞬時に配布する必要があるアプリケーションにとって非常に貴重であることがわかります。
次のステップ
最適なパフォーマンスと信頼性を確保するには、徹底的なサーバー テストが不可欠です。接続とメッセージ送信が適切に処理されることを検証します。効率を高めるには、負荷分散メカニズムの実装と接続ヘッダーのカスタマイズを検討してください。最後に、長期間のネットワーク接続に対応するように特別に設計されたクラウド サービスなど、実稼働展開に適した環境にサーバーを展開することをお勧めします。
また、弊社 Web サイトで最初に公開されたチュートリアル: Python プロキシを使用した外国為替 WebSocket のスケーリング
もご覧ください。以上がPython プロキシを使用したスケーラブルな外国為替 WebSocket の実装の詳細内容です。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。

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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

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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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
