Flask 是一個 Python 實現的 Web 開發微框架。這篇文章是一個講述如何用它實現傳送視頻數據流的詳細教程。

我敢肯定，現在你已經知道我在O'Reilly Media上發布了有關Flask的一本書和一些視頻資料。在這些上面，Flask框架介紹的覆蓋面是相當完整的，出于某種原因，也有一小部分的功能沒有太多的提到，因此我認為在這里寫一篇介紹它們的文章是一個好主意。

這篇文章是專門介紹流媒體的，這個有趣的功能讓Flask應用擁有這樣一種能力，以分割成小數據塊的方式，高效地為大型請求提供數據，這可能要花費較長的時間。為了說明這個主題，我將告訴你如何構建一個實時視頻流媒體服務器！

什么是流媒體？

流媒體是一種技術，其中，服務器以數據塊的形式響應請求。我能想到一個原因來解釋為什么這個技術可能是有用的：

非常大的響應 。對于非常大的響應而言，內存中收集的響應只返回給客戶端，這是很低效的。另一種方法是將響應寫入磁盤，然后使用flask.send_file()返回文件，但是這增加了I/O的組合。假設數據可以分塊生成，以小塊數據的方式給請求提供響應是一種更好的解決方案。

實時數據 。對于一些應用，需要請求返回的數據來自實時數據源。在這個方面一個非常好的例子就是提供一個實時視頻或音頻。很多安全攝像機使用這種技術將視頻數據流傳輸給Web瀏覽器。

使用Flask實現流式傳輸

Flask通過使用生成器函數對流式響應提供本機支持。生成器是一個特別的函數，它可以中斷和恢復。考慮一下下面的函數：

def gen():

yield 1

yield 2

yield 3

這是一個運行三步的函數，其中每步返回一個值。描述生成器如何實現超出了本文的范圍，但如果你有點好奇，下面的shell會話將給你說明生成器是如何被使用的：

>>> x = gen()

>>> x

>>> x.next()

1

>>> x.next()

2

>>> x.next()

3

>>> x.next()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

StopIteration

在這個簡單的例子中你能看到，一個生成器函數可以順序得返回多個結果。Flask使用生成器 函數這一特性來實現流式傳輸。

下面的例子說明了如何使用流式傳輸能夠產生大的數據表，而不必將整個表放入內存中：

from flask import Response, render_template

from app.models import Stock

def generate_stock_table():

yield render_template('stock_header.html')

for stock in Stock.query.all():

yield render_template('stock_row.html', stock=stock)

yield render_template('stock_footer.html')

@app.route('/stock-table')

def stock_table():

return Response(generate_stock_table())

在這個例子中，你能看到Flask和生成器函數是如何一起工作的。返回流式響應的路由(route)需要返回一個由生成器函數初始化的Response對象。Flask然后采取調用生成器，并以分塊的方式吧結果發送給客戶端。

對于這個特殊的例子，如果你假設Stock.query.all()返回的數據庫查詢結果是一個迭代器，那么你能一次生成一個潛在大表的一行，因此無論查詢中的字符數量有多少，Python過程中的內存消耗不會因為較大的響應字符串而越來越大。

多部分響應

上文提到了表的例子以小塊的形式生成一個傳統網頁，各個的部分連接成最后的結果。對于如何生成較大的響應這是一個很好的例子，但更令人激動的事情是處理實時數據。

使用流式傳輸的一個有趣的應用是使用每個塊來替換原來頁面中的地方，這能使流在瀏覽器窗口中形成動畫。利用這種技術，你可以讓流中每個數據塊成為一個圖像，這給你提供了一個運行在瀏覽器中的很酷的視頻輸入信號！

實現就地更新的秘密是使用多部分響應。多部分響應由一個報頭(header)和很多部分(parts)組成。報頭包括多部分中的一種內容類型，后面的部分由邊界標記分隔，每個部分中含有自身部分中的特定內容類型。

對于不同的需求，這里有一些多部分內容類型。對于具有流式傳輸的，每個部分替換先前部分必須使用multipart/x-mixed-replace內容類型。為了幫助你了解它到底是什么樣子的，這里有一個多部分視頻流傳輸的響應結構：

HTTP/1.1 200 OK

Content-Type: multipart/x-mixed-replace; boundary=frame

--frame

Content-Type: image/jpeg

--frame

Content-Type: image/jpeg

...

正如你上面看到的，這個結構非常簡單。主要的Content-Type頭被設為multipart/x-mixed-replace，同時邊界標記也被定義。然后每個部分中包括，有兩個短橫線的前綴，及這行上的邊界字符串。每個部分有自己的Content-Type頭，并且每個部分可以可選地包括一個說明所在部分有效載荷的字節長度的Content-Length頭，但至少對圖像瀏覽器而言，能夠處理沒有長度的流。

建立一個實時視頻流媒體服務器

這篇文章中已經有足夠的理論，現在是時候來建立一個將實時視頻流式傳輸到Web瀏覽器的完整應用。

這里有很多方法將視頻流式傳輸到瀏覽器，并且每個方法都有其優點和缺點。與Flask流特征協同工作的一個好方法是流式傳輸獨立的JPEG圖片序列。這就是動態JPEG。這被用于許多IP監控攝像機。這種方法具有較短的延遲時間，但傳輸質量并不是最好的，因為對于動態影像而言，JPEG壓縮不是非常有效。

下面你可以看到一個非常簡單但完整的Web應用。它可以提供一個動態JPEG流傳輸：

#!/usr/bin/env python

from flask import Flask, render_template, Response

from camera import Camera

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def index():

return render_template('index.html')

def gen(camera):

while True:

frame = camera.get_frame()

yield (b'--framern'

b'Content-Type: image/jpegrnrn' + frame + b'rn')

@app.route('/video_feed')

def video_feed():

return Response(gen(Camera()),

mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')

if __name__ == '__main__':

app.run(host='0.0.0.0', debug=True)

這個應用導入一個Camera類來負責提供幀序列。在這個例子中，將camera控制部分放入一個單獨的模塊是一個很好的主意。這樣，Web應用會保持干凈、簡單和通用。

該應用有兩個路由(route)。/路由為主頁服務，被定義在index.html模板中。下面你能看到這個模板文件中的內容：

Video Streaming Demonstration

Video Streaming Demonstration

這是一個簡單的HTML頁面，只含有一個標題和圖像標簽。注意這個圖像標簽的src屬性指向這個應用的第二個路由，這就是魔法發生的地方。

/video_feed路由返回流式響應。因為這個流返回要被展示在web頁面上的圖像，在圖像標簽的src屬性中，URL指向這個路由。因為大多數/所有瀏覽器支持多部分響應(如果你找到一個不支持這個的瀏覽器，請告訴我)，瀏覽器會通過顯示JPEG圖像流自動保持圖像元素的更新。

在/video_feed路由中使用的生成器函數叫gen()，將Camera類的一個實例作為其參數。mimetype參數設置如上所示，并具有multipart/x-mixed-replace的內容類型和設為"frame"的邊界字符串。

gen()函數進入一個循環，其中連續的從camera返回幀作為響應塊。如上所示，這個函數通過調用camera.get_frame()方法要求camera提供幀，然后生成幀，使用image/jpeg內容類型將該幀格式化為響應塊。

從攝像機獲取幀

現在，所有剩下的就是實現Camera類，這必須連接攝像機硬件并從中下載實時視頻幀。將這個應用硬件相關部分封裝在一個類中的好處是，對于不同的人這個類可以有不同的實現，而應用的其他部分保持不變。你可以把這個類當做一個設備驅動，不管實際使用中的硬件設備而提供一個統一的實現。

從應用的其余部分分離出Camera類的另一個優點是，當實際上沒有攝像機時，很容易能騙過應用程序，讓它認為這里有攝像機，因為camera類能被實現為模擬攝像機而無需真實硬件。事實上，當我運行這個應用時，最簡單的方式是測試流能做那些，而不需擔心硬件，直到我已經使其他部分都正確運行。下面，你可以看到我使用的簡單模擬攝像機實現：

from time import time

class Camera(object):

def __init__(self):

self.frames = [open(f + '.jpg', 'rb').read() for f in ['1', '2', '3']]

def get_frame(self):

return self.frames[int(time()) % 3]

這個實現從磁盤中讀取三個圖像1.jpg、2.jpg、3.jpg，然后以每秒一幀的速率重復的依次返回。get_frame()函數使用當前時間，以秒來確定在給定的時刻返回哪三個幀。很簡單吧？

要運行這個模擬攝像機，我需要創建三個幀。我使用gimp做了下面的圖像：

因為攝像機是模擬的，你能在任何環境在運行這個應用！我將這個應用的所有文件放在了GitHub。如果你熟悉git，你可以使用下面的命令克隆它：

$ git clone https://github.com/miguelgrinberg/flask-video-streaming.git

如果你喜歡下載它，你可以在這里得到一個zip文件。

你安裝好這個應用后，創建一個虛擬環境并在里面安裝Flask。然后你就可以使用下面的命令運行這個應用：

$ python app.py

當你在你的Web瀏覽器中輸入http://localhost:5000啟動這個應用時，你會看到模擬視頻流一遍遍地播放圖像1、2、3。很酷吧？

有一次，應用中的所有都在運行，我啟動了樹莓派及其攝像機模塊，并實現了一個新的Camera類來將樹莓派變成一個視頻流媒體服務器，使用picamera包來控制硬件。我不會在這里討論這個camera類的實現，但你可以在源代碼中的camera_pi.py文件中找到。

如果你有一個樹莓派和一個攝像機模塊，你可以編輯app.py文件從這個模塊中導入Camera類，然后你就可以利用樹莓派實時傳輸視頻流，就像我在下面的截圖中所做的：

如果你想要讓這個流傳輸應用適用于不同的攝像機，那么你要做的就是實現不同的Camera類。如果你最終能寫一個并提供給我的Github上的項目，我將不勝感激。

流的限制

當Flask應用服務器提供常規請求時，請求周期短。工作線程(web worker)接收請求，調用處理函數并最終返回響應。一旦響應被發送回客戶端，工作線程是空閑的，并準備執行下一個請求。

當接收到一個使用流式傳輸的請求時，工作線程在整個流式傳輸的持續時間內綁定在一個客戶端上。當處理時間長而無止境的流時，比如來自攝像機的視頻流，工作線程將鎖定在一個客戶端直到該客戶端連接斷開。這實際上意味著，除非采取特殊手段，否則應用程序能服務的客戶端數量和工作線程是一樣的。當使用Flask應用的debug模式時，這意味著只有一個工作線程，因此你將無法同時連接兩個瀏覽器窗口來同時查看來自兩個不同地方的數據流。

這里有辦法克服這一重要的限制。在我看來，最好的解決方案是使用基于協程的Web服務器，如gevent，Flask完全支持它。通過使用協程gevent能夠在一個工作線程上處理多個客戶端，因為gevent修改Python I/O函數來進行必要的上下文切換。

結論

如果你錯過了上面的內容，這篇文章中所包含的代碼放在了這個GitHub庫中:https://github.com/miguelgrinberg/flask-video-streaming。在這里，你可以找到一個通用的視頻流傳輸實現而不需要一個攝像機，并且還有一個樹莓派攝像頭模塊實現。

我希望這篇文章闡述了一些有關流技術的話題。我關注于視頻流傳輸，因為這是一個我已有一些經驗的領域，但除了流媒體視頻之外，流傳輸技術還有很多其他的用途。例如，這種技術可以用來保持客戶端與服務器之間較長時間的連接，允許服務器推送新的信息。這些日子，網絡套接字協議是實現這個更有效的方式，但網絡套接字是相當新的，只在現代瀏覽器中有效，而流傳輸技術能在你能想到的任何瀏覽器中運用。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python写一个app接收摄像头传输的视频_使用Python的Flask框架实现视频的流媒体传输...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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