Flask 엔드포인트의 실시간 스트리밍 데이터를 웹 페이지에 어떻게 표시할 수 있나요?
Flask에서 스트리밍 데이터를 실시간으로 표시
Flask에서는 전용 엔드포인트를 사용하여 데이터를 웹 페이지로 스트리밍하는 것이 가능합니다. 이를 통해 실시간 데이터 전송이 가능하지만 이 데이터를 동적 HTML 페이지에 통합하는 방법을 알아내는 것은 어려울 수 있습니다. 이 간략한 가이드에서는 웹 페이지에 스트리밍 데이터를 시각적으로 표시하기 위한 솔루션을 살펴봅니다.
템플릿 삽입의 제한
정적 데이터와 달리 스트리밍 데이터는 서버 측의 HTML 템플릿에 직접 삽입할 수 없습니다. 이는 템플릿이 서버에서 한 번 렌더링되고 완전한 문서로 클라이언트에 전송되기 때문입니다. 따라서 스트리밍된 데이터에 대한 업데이트는 페이지에 반영되지 않습니다.
JavaScript 스트리밍
한 가지 접근 방식은 XMLHttpRequest를 사용하여 JavaScript를 통해 데이터를 스트리밍하는 것입니다. 이 시나리오에서 브라우저는 스트리밍 엔드포인트에서 주기적으로 데이터를 가져오고 메시지 형식을 해석하며 이에 따라 DOM을 업데이트합니다. 이를 통해 페이지의 특정 섹션을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.
다음은 스트리밍 데이터를 처리하기 위해 JavaScript를 활용하는 HTML 조각의 예입니다.
<p>Latest Output: <span>
iFrames 및 스트림 렌더링
또 다른 옵션은 iframe을 활용하는 것입니다. iframe이 스트리밍 엔드포인트를 가리키도록 하면 스트리밍된 콘텐츠를 수신하는 별도의 문서가 생성됩니다. 이는 효과적이지만 iframe의 스타일을 지정하고 이를 기본 페이지에 통합하는 것은 어려울 수 있습니다.
iframe 접근 방식에서 기본 페이지 HTML에는 다음이 포함됩니다.
<p>All Output: <iframe src="streaming_endpoint"></iframe></p>
결국, 스트리밍 데이터를 표시하기 위한 최상의 솔루션은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. JavaScript 스트리밍은 실시간 업데이트와 유연성을 제공하는 반면, iframe은 기본 페이지 레이아웃을 수정할 위험 없이 HTML 콘텐츠를 렌더링하는 데 적합합니다. 두 가지 접근 방식을 모두 고려하여 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택하세요.
위 내용은 Flask 엔드포인트의 실시간 스트리밍 데이터를 웹 페이지에 어떻게 표시할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
