使用使用Python的的Flask框架实现视频的流媒体传输框架实现视频的流媒体传输
主要介绍了使用Python的Flask框架实现视频的流媒体传输,包括从摄像机获取帧到web浏览器的数字流传输，需
要的朋友可以参考下
Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程。
我敢肯定，现在你已经知道我在O'Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料。在这些上面，Flask框架介绍的
覆盖面是相当完整的，出于某种原因，也有一小部分的功能没有太多的提到，因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个
好主意。
这篇文章是专门介绍流媒体的，这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力，以分割成小数据块的方式，高效地为大型请
求提供数据，这可能要花费较长的时间。为了说明这个主题，我将告诉你如何构建一个实时视频流媒体服务器！
什么是流媒体？什么是流媒体？
流媒体是一种技术，其中，服务器以数据块的形式响应请求。我能想到一个原因来解释为什么这个技术可能是有用的：
非常大的响应 。对于非常大的响应而言，内存中收集的响应只返回给客户端，这是很低效的。另一种方法是将响应写入磁
盘，然后使用flask.send_file()返回文件，但是这增加了I/O的组合。假设数据可以分块生成，以小块数据的方式给请求提供响
应是一种更好的解决方案。
实时数据 。对于一些应用，需要请求返回的数据来自实时数据源。在这个方面一个非常好的例子就是提供一个实时视频或
音频。很多安全摄像机使用这种技术将视频数据流传输给Web浏览器。
使用使用Flask实现流式传输实现流式传输
Flask通过使用生成器函数对流式响应提供本机支持。生成器是一个特别的函数，它可以中断和恢复。考虑一下下面的函数：
def gen():
yield 1
yield 2
yield 3
这是一个运行三步的函数，其中每步返回一个值。描述生成器如何实现超出了本文的范围，但如果你有点好奇，下面的shell
会话将给你说明生成器是如何被使用的：
>>> x = gen()
>>> x
<generator object gen at 0x7f06f3059c30>
>>> x.next()
1
>>> x.next()
2
>>> x.next()
3
>>> x.next()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
在这个简单的例子中你能看到，一个生成器函数可以顺序得返回多个结果。Flask使用生成器 函数这一特性来实现流式传输。
下面的例子说明了如何使用流式传输能够产生大的数据表，而不必将整个表放入内存中：
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())
在这个例子中，你能看到Flask和生成器函数是如何一起工作的。返回流式响应的路由(route)需要返回一个由生成器函数初始
化的Response对象。Flask然后采取调用生成器，并以分块的方式吧结果发送给客户端。
对于这个特殊的例子，如果你假设Stock.query.all()返回的数据库查询结果是一个迭代器，那么你能一次生成一个潜在大表的
一行，因此无论查询中的字符数量有多少，Python过程中的内存消耗不会因为较大的响应字符串而越来越大。
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