Python 프록시를 사용하여 확장 가능한 Forex WebSocket 구현
이 가이드는 Python에서 WebSocket 프록시 서버를 만드는 방법을 알려줍니다.
서버가 수행할 작업은 다음과 같습니다.
- 클라이언트 신원 확인: 클라이언트 연결을 허용하기 전에 각 클라이언트에 고유한 "사용자 키(API 키)"가 있는지 확인합니다.
- 다른 WebSocket에 연결: 서버가 별도의 WebSocket 서버에 연결됩니다.
- 릴레이 메시지: 서버는 연결된 WebSocket에서 메시지를 수신하여 확인된 모든 클라이언트에 보냅니다.
시작하기 전에:
- Python 3.6 이상 버전을 설치했는지 확인하세요. WebSocket에는 Python 3.6 이상이 필요합니다.
- WebSockets 라이브러리 설치: 터미널에서 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install websockets
1. 시작하기
- 프로젝트를 위한 새 폴더를 만듭니다.
- 폴더 안에 새 Python 파일을 만들고 이름을 'websocket_proxy_server.py'로 지정합니다. 이 파일에는 서버의 모든 코드가 들어 있습니다.
2. WebSocket 서버 생성
- 필요한 라이브러리를 가져옵니다. 이전에 설치한 라이브러리가 필요합니다.
- 서버의 기본 구조를 구축하세요. WebSockets 라이브러리를 사용하여 서버의 기반을 만드세요.
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. 클라이언트 연결 및 확인
- 서버가 클라이언트의 연결을 허용하도록 모두 설정되어 있는지 확인하세요.
- 각 고객의 신원을 확인하려면 검사를 추가하세요. 클라이언트가 연결을 시도하면 서버는 "사용자 키"를 요청해야 합니다. 올바른 키를 가진 클라이언트만 연결이 허용됩니다.
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. 소스에 연결하고 메시지 공유
- 서버를 원래 WebSocket에 계속 연결하는 기능을 만듭니다.
- 이 기능은 원래 WebSocket에서 받은 메시지를 성공적으로 확인된 모든 클라이언트에 자동으로 보내야 합니다.
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. 서버 시작
- 서버를 시작하고 연결을 수신하는 함수를 만듭니다.
- WebSocket 프록시 서버를 시작하여 이 함수를 실행하는 코드를 추가하세요.
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()
요약하면
Python 기반 WebSocket 프록시 서버를 성공적으로 개발하셨습니다. 이 서버는 클라이언트 ID를 인증하고, 지정된 데이터 소스에 대한 지속적인 연결을 유지하며, 소스에서 받은 메시지를 확인된 모든 클라이언트에 효과적으로 배포할 수 있습니다. 이 기능은 단일 출처에서 다양한 사용자 기반으로 데이터를 안전하고 즉각적으로 배포해야 하는 애플리케이션에 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
다음 단계
최적의 성능과 안정성을 보장하려면 철저한 서버 테스트가 중요합니다. 연결 및 메시지 전송이 적절하게 처리되는지 확인합니다. 효율성을 높이려면 로드 밸런싱 메커니즘을 구현하고 연결 헤더를 사용자 지정하는 것이 좋습니다. 마지막으로, 장기간 네트워크 연결을 수용하도록 특별히 설계된 클라우드 서비스 등 프로덕션 배포에 적합한 환경에 서버를 배포하는 것이 좋습니다.
또한 당사 웹사이트에 원래 게시된 튜토리얼인 Python 프록시를 사용하여 Forex WebSocket 확장
도 살펴보시기 바랍니다.위 내용은 Python 프록시를 사용하여 확장 가능한 Forex WebSocket 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
