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源码下载:全国首个直播答题开源项目了解一下!!!(基于环信即时通讯云) 直播答题 开源项目

beyond 发表了文章 • 842 次浏览 • 2018-03-06 18:10 • 来自相关话题

2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

[b]


[/b]
 
小信竞答技术架构图:



     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图




关于直播间:
   直播间由直播画面和聊天室两个部分组成,“小信竞答”的聊天室使用环信聊天室,集成比较简单,基础版就能支持5000人在线聊天,增值服务版聊天室人数无上限,可以去环信官网注册一个开发者账号,创建应用将APPKEY替换成自己的;环信直播聊天室可以集成所有市场主流CDN厂商的推拉流功能(腾讯,七牛,UCloud,网宿等)。
 
环信直播聊天室特点  
This is Title
 
1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
小信竞答项目源码: github源码地址
 
写到最后:
   
     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
本月底《环信公开课第19期-直播答题开源项目》将线上讲解“小信竞答”实现思路,手把手教您从零开始搭建一个直播答题项目,扫码加入公开课微信群与大牛面对面交流。




  查看全部
   2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

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微信图片_20180316190105.jpg
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小信竞答技术架构图:
theFlowChart.png

     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图

微信图片_20180316190206.jpg


关于直播间:
   直播间由直播画面和聊天室两个部分组成,“小信竞答”的聊天室使用环信聊天室,集成比较简单,基础版就能支持5000人在线聊天,增值服务版聊天室人数无上限,可以去环信官网注册一个开发者账号,创建应用将APPKEY替换成自己的;环信直播聊天室可以集成所有市场主流CDN厂商的推拉流功能(腾讯,七牛,UCloud,网宿等)。
 
环信直播聊天室特点  
This is Title
 
1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
小信竞答项目源码: github源码地址
 
写到最后:
   
     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
本月底《环信公开课第19期-直播答题开源项目》将线上讲解“小信竞答”实现思路,手把手教您从零开始搭建一个直播答题项目,扫码加入公开课微信群与大牛面对面交流。
微信图片_20180316190334.jpg

 
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收集基于环信SDK开发的开源项目 开源项目

JuN_Yong Wang 回复了问题 • 10 人关注 • 6903 次浏览 • 2018-02-07 11:49 • 来自相关话题

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【新手快速入门】集成环信常见问题+解决方案汇总 常见问题

dujiepeng 发表了文章 • 11043 次浏览 • 2017-05-22 15:51 • 来自相关话题

   这里整理了集成环信的常见问题和一些功能的实现思路,希望能帮助到大家。感谢热心的开发者贡献,大家在观看过程中有不明白的地方欢迎直接跟帖咨询。
 
ios篇
APNs证书创建和上传到环信后台头像昵称的简述和处理方案音视频离线推送Demo实现环信服务器聊天记录保存多久?离线收不到好友请求IOS中环信聊天窗口如何实现文件发送和预览的功能ios集成常见问题环信推送的一些常见问题实现名片|红包|话题聊天室等自定义cell
 
Android篇
Android sdk 的两种导入方式环信3.0SDK集成小米推送教程EaseUI库中V4、v7包冲突解决方案Android EaseUI里的百度地图替换为高德地图android扩展消息(名片集成)关于会话列表的置顶聊天java.lang.UnsatisfiedLinkError: 的问题android 端 app 后台被杀死收不到消息的解决方案
昵称头像篇
android中如何显示开发者服务器上的昵称和头像 Android中显示头像(接上一篇文章看)环信(Android)设置头像和昵称的方法(最简单暴力的基于环信demo的集成)IOS中如何显示开发者服务器上的昵称和头像【环信公开课第12期视频回放】-所有关于环信IM昵称头像的问题听这课就够了
 
直播篇
一言不合你就搞个直播APP
 
客服集成
IM-SDK和客服SDK并存开发指南—Android篇IM-SDK和客服SDK并存开发指南—iOS篇
 
开源项目
Android简版demoios简版demo凡信2.0:超仿微信的开源项目 凡信3.0:携直播和红包而来高仿微信:Github 3,515 Star方圆十里:环信编程大赛冠军项目泛聊:定一个小目标写一个QQSlack聊天机器人:一天时间做一个聊天机器人TV视频通话:在电视上视频通话视频通话:Android手机视频通话酷信:ios高仿微信公众号助手:与订阅用户聊天沟通
 
持续更新ing...小伙伴们还有什么想知道欢迎跟帖提出。
  查看全部
   这里整理了集成环信的常见问题和一些功能的实现思路,希望能帮助到大家。感谢热心的开发者贡献,大家在观看过程中有不明白的地方欢迎直接跟帖咨询。
 
ios篇

 
Android篇

昵称头像篇

 
直播篇
  1. 一言不合你就搞个直播APP

 
客服集成
  1. IM-SDK和客服SDK并存开发指南—Android篇
  2. IM-SDK和客服SDK并存开发指南—iOS篇

 
开源项目

 
持续更新ing...小伙伴们还有什么想知道欢迎跟帖提出。
 
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iOS SDK 2.0 -> 3.0 Python SDK 升级 SDK

xieyajie 回复了问题 • 2 人关注 • 2870 次浏览 • 2016-03-01 20:13 • 来自相关话题

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12306火车票监控代码——Python(转) Python

kenshinn 回复了问题 • 3 人关注 • 2480 次浏览 • 2015-08-02 10:48 • 来自相关话题

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技术分享:Python 并行任务技巧 Python

oscar 发表了文章 • 1387 次浏览 • 2015-07-08 17:57 • 来自相关话题

Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说,我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错,但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾,到了真正实际使用的部分却草草结束了。
 
传统例子
 
在DDG https://duckduckgo.com/ 搜索“Python threading tutorial”关键字,结果基本上却都是相同的类+队列的示例。

标准线程多进程,生产者/消费者示例:






这里是代码截图,如果用其他模式贴出大段代码会很不美观。文本模式点这里 here
Mmm.. 感觉像是java代码
在此我不想印证采用生产者/消费者模式来处理线程/多进程是错误的— 确实没问题。实际上这也是解决很多问题的最佳选择。但是,我却不认为这是日常工作中常用的方式。

问题所在

一开始,你需要一个执行下面操作的铺垫类。接着,你需要创建一个传递对象的队列,并在队列两端实时监听以完成任务。(很有可能需要两个队列互相通信或者存储数据)

Worker越多,问题越大.

下一步,你可能会考虑把这些worker放入一个线程池一边提高Python的处理速度。下面是
IBM tutorial 上关于线程较好的示例代码。这是大家常用到的利用多线程处理web页面的场景
Seriously, Medium. Fix your code support. Code is Here.

感觉效果应该很好,但是看看这些代码!初始化方法、线程跟踪,最糟的是,如果你也和我一样是个容易犯死锁问题的人,这里的join语句就要出错了。这样就开始变得更加复杂了!

到现在为止都做了些什么?基本上没什么。上面的代码都是些基础功能,而且很容易出错。(天啊,我忘了写上在队列对象上调用task_done()方法(我懒得修复这个问题在重新截图)),这真是性价比太低。所幸的是,我们有更好的办法.






引入:Map

Map 是个很酷的小功能,也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说,它有点类似Lisp.它就是序列化的功能映射功能. e.g.urls = [', ']
results = map(urllib2.urlopen, urls)
这里调用urlopen方法,并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。
为什么要提到它?因为在引入需要的包文件后,Map能大大简化并发的复杂度!






支持Map并发的包文件有两个:

Multiprocessing,还有少为人知的但却功能强大的子文件 multiprocessing.dummy. .
Digression这是啥东西?没听说过线程引用叫dummy的多进程包文件。我也是直到最近才知道。它在多进程的说明文档中也只被提到了一句。它的效果也只是让大家直到有这么个东西而已。这可真是营销的失误!
Dummy是一个多进程包的完整拷贝。唯一不同的是,多进程包使用进程,而dummy使用线程(自然也有Python本身的一些限制)。所以一个有的另一个也有。这样在两种模式间切换就十分简单,并且在判断框架调用时使用的是IO还是CPU模式非常有帮助。

准备开始
 
准备使用带有并发的map功能首先要导入相关包文件:
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
然后初始化:
pool = ThreadPool()
就这么简单一句解决了example2.py中build_worker_pool的功能. 具体来讲,它首先创建一些有效的worker启动它并将其保存在一些变量中以便随时访问。
pool对象需要一些参数,但现在最紧要的就是:进程。它可以限定线程池中worker的数量。如果不填,它将采用系统的内核数作为初值。

一般情况下,如果你进行的是计算密集型多进程任务,内核越多意味着速度越快(当然这是有前提的)。但如果是涉及到网络计算方面,影响的因素就千差万别。所以最好还是能给出合适的线程池大小数。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
如果运行的线程很多,频繁的切换线程会十分影响工作效率。所以最好还是能通过调试找出任务调度的时间平衡点。
好的,既然已经建好了线程池对象还有那些简单的并发内容。咱们就来重写一些example2.py中的url opener吧!






看吧!只用4行代码就搞定了!其中三行还是固定写法。使用map方法简单的搞定了之前需要40行代码做的事!为了增加趣味性,我分别统计了不同线程池大小的运行时间。





 
结果:





效果惊人!看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后,在我本机上的运行效果已相差无几。

示例 2:

生成上千张图像的缩略图:

现在咱们看一年计算密集型的任务!我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程





 
作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来,获取到里面所有的图片,分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上,处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:





 
只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中,这也许会容易造成死锁,但相对于map强劲的功能,通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言,也别无它法。
好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。 查看全部
Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说,我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错,但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾,到了真正实际使用的部分却草草结束了。
 
传统例子
 
在DDG https://duckduckgo.com/ 搜索“Python threading tutorial”关键字,结果基本上却都是相同的类+队列的示例。

标准线程多进程,生产者/消费者示例:

1.jpg


这里是代码截图,如果用其他模式贴出大段代码会很不美观。文本模式点这里 here
Mmm.. 感觉像是java代码
在此我不想印证采用生产者/消费者模式来处理线程/多进程是错误的— 确实没问题。实际上这也是解决很多问题的最佳选择。但是,我却不认为这是日常工作中常用的方式。

问题所在

一开始,你需要一个执行下面操作的铺垫类。接着,你需要创建一个传递对象的队列,并在队列两端实时监听以完成任务。(很有可能需要两个队列互相通信或者存储数据)

Worker越多,问题越大.

下一步,你可能会考虑把这些worker放入一个线程池一边提高Python的处理速度。下面是
IBM tutorial 上关于线程较好的示例代码。这是大家常用到的利用多线程处理web页面的场景
Seriously, Medium. Fix your code support. Code is Here.

感觉效果应该很好,但是看看这些代码!初始化方法、线程跟踪,最糟的是,如果你也和我一样是个容易犯死锁问题的人,这里的join语句就要出错了。这样就开始变得更加复杂了!

到现在为止都做了些什么?基本上没什么。上面的代码都是些基础功能,而且很容易出错。(天啊,我忘了写上在队列对象上调用task_done()方法(我懒得修复这个问题在重新截图)),这真是性价比太低。所幸的是,我们有更好的办法.

2.jpg


引入:Map

Map 是个很酷的小功能,也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说,它有点类似Lisp.它就是序列化的功能映射功能. e.g.
urls = [', ']
results = map(urllib2.urlopen, urls)
这里调用urlopen方法,并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。
为什么要提到它?因为在引入需要的包文件后,Map能大大简化并发的复杂度!

3.jpg


支持Map并发的包文件有两个:

Multiprocessing,还有少为人知的但却功能强大的子文件 multiprocessing.dummy. .
Digression这是啥东西?没听说过线程引用叫dummy的多进程包文件。我也是直到最近才知道。它在多进程的说明文档中也只被提到了一句。它的效果也只是让大家直到有这么个东西而已。这可真是营销的失误!
Dummy是一个多进程包的完整拷贝。唯一不同的是,多进程包使用进程,而dummy使用线程(自然也有Python本身的一些限制)。所以一个有的另一个也有。这样在两种模式间切换就十分简单,并且在判断框架调用时使用的是IO还是CPU模式非常有帮助。

准备开始
 
准备使用带有并发的map功能首先要导入相关包文件:
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
然后初始化:
pool = ThreadPool()
就这么简单一句解决了example2.py中build_worker_pool的功能. 具体来讲,它首先创建一些有效的worker启动它并将其保存在一些变量中以便随时访问。
pool对象需要一些参数,但现在最紧要的就是:进程。它可以限定线程池中worker的数量。如果不填,它将采用系统的内核数作为初值。

一般情况下,如果你进行的是计算密集型多进程任务,内核越多意味着速度越快(当然这是有前提的)。但如果是涉及到网络计算方面,影响的因素就千差万别。所以最好还是能给出合适的线程池大小数。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
如果运行的线程很多,频繁的切换线程会十分影响工作效率。所以最好还是能通过调试找出任务调度的时间平衡点。
好的,既然已经建好了线程池对象还有那些简单的并发内容。咱们就来重写一些example2.py中的url opener吧!

4.jpg


看吧!只用4行代码就搞定了!其中三行还是固定写法。使用map方法简单的搞定了之前需要40行代码做的事!为了增加趣味性,我分别统计了不同线程池大小的运行时间。

5.png

 
结果:

6.jpg

效果惊人!看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后,在我本机上的运行效果已相差无几。

示例 2:

生成上千张图像的缩略图:

现在咱们看一年计算密集型的任务!我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程

7.jpg

 
作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来,获取到里面所有的图片,分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上,处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:

8.jpg

 
只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中,这也许会容易造成死锁,但相对于map强劲的功能,通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言,也别无它法。
好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。
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2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

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小信竞答技术架构图:



     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图




关于直播间:
   直播间由直播画面和聊天室两个部分组成,“小信竞答”的聊天室使用环信聊天室,集成比较简单,基础版就能支持5000人在线聊天,增值服务版聊天室人数无上限,可以去环信官网注册一个开发者账号,创建应用将APPKEY替换成自己的;环信直播聊天室可以集成所有市场主流CDN厂商的推拉流功能(腾讯,七牛,UCloud,网宿等)。
 
环信直播聊天室特点  
This is Title
 
1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
小信竞答项目源码: github源码地址
 
写到最后:
   
     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
本月底《环信公开课第19期-直播答题开源项目》将线上讲解“小信竞答”实现思路,手把手教您从零开始搭建一个直播答题项目,扫码加入公开课微信群与大牛面对面交流。




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   2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

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微信图片_20180316190105.jpg
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小信竞答技术架构图:
theFlowChart.png

     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图

微信图片_20180316190206.jpg


关于直播间:
   直播间由直播画面和聊天室两个部分组成,“小信竞答”的聊天室使用环信聊天室,集成比较简单,基础版就能支持5000人在线聊天,增值服务版聊天室人数无上限,可以去环信官网注册一个开发者账号,创建应用将APPKEY替换成自己的;环信直播聊天室可以集成所有市场主流CDN厂商的推拉流功能(腾讯,七牛,UCloud,网宿等)。
 
环信直播聊天室特点  
This is Title
 
1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
小信竞答项目源码: github源码地址
 
写到最后:
   
     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
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【新手快速入门】集成环信常见问题+解决方案汇总 常见问题

dujiepeng 发表了文章 • 11043 次浏览 • 2017-05-22 15:51 • 来自相关话题

   这里整理了集成环信的常见问题和一些功能的实现思路,希望能帮助到大家。感谢热心的开发者贡献,大家在观看过程中有不明白的地方欢迎直接跟帖咨询。
 
ios篇
APNs证书创建和上传到环信后台头像昵称的简述和处理方案音视频离线推送Demo实现环信服务器聊天记录保存多久?离线收不到好友请求IOS中环信聊天窗口如何实现文件发送和预览的功能ios集成常见问题环信推送的一些常见问题实现名片|红包|话题聊天室等自定义cell
 
Android篇
Android sdk 的两种导入方式环信3.0SDK集成小米推送教程EaseUI库中V4、v7包冲突解决方案Android EaseUI里的百度地图替换为高德地图android扩展消息(名片集成)关于会话列表的置顶聊天java.lang.UnsatisfiedLinkError: 的问题android 端 app 后台被杀死收不到消息的解决方案
昵称头像篇
android中如何显示开发者服务器上的昵称和头像 Android中显示头像(接上一篇文章看)环信(Android)设置头像和昵称的方法(最简单暴力的基于环信demo的集成)IOS中如何显示开发者服务器上的昵称和头像【环信公开课第12期视频回放】-所有关于环信IM昵称头像的问题听这课就够了
 
直播篇
一言不合你就搞个直播APP
 
客服集成
IM-SDK和客服SDK并存开发指南—Android篇IM-SDK和客服SDK并存开发指南—iOS篇
 
开源项目
Android简版demoios简版demo凡信2.0:超仿微信的开源项目 凡信3.0:携直播和红包而来高仿微信:Github 3,515 Star方圆十里:环信编程大赛冠军项目泛聊:定一个小目标写一个QQSlack聊天机器人:一天时间做一个聊天机器人TV视频通话:在电视上视频通话视频通话:Android手机视频通话酷信:ios高仿微信公众号助手:与订阅用户聊天沟通
 
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ios篇

 
Android篇

昵称头像篇

 
直播篇
  1. 一言不合你就搞个直播APP

 
客服集成
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  2. IM-SDK和客服SDK并存开发指南—iOS篇

 
开源项目

 
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收集基于环信SDK开发的开源项目 开源项目

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源码下载:全国首个直播答题开源项目了解一下!!!(基于环信即时通讯云) 直播答题 开源项目

beyond 发表了文章 • 842 次浏览 • 2018-03-06 18:10 • 来自相关话题

2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

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小信竞答技术架构图:



     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图




关于直播间:
   直播间由直播画面和聊天室两个部分组成,“小信竞答”的聊天室使用环信聊天室,集成比较简单,基础版就能支持5000人在线聊天,增值服务版聊天室人数无上限,可以去环信官网注册一个开发者账号,创建应用将APPKEY替换成自己的;环信直播聊天室可以集成所有市场主流CDN厂商的推拉流功能(腾讯,七牛,UCloud,网宿等)。
 
环信直播聊天室特点  
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1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
小信竞答项目源码: github源码地址
 
写到最后:
   
     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
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小信竞答技术架构图:
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     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图

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关于直播间:
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环信直播聊天室特点  
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1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
3、支持实时配置的消息分级策略,确保重要消息优先必达; 
4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
6、快速集成,demo提供高质量代码示例,可根据运营情况随时扩展;
7、聊天室人数无上限 
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收集基于环信SDK开发的开源项目 开源项目

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【新手快速入门】集成环信常见问题+解决方案汇总 常见问题

dujiepeng 发表了文章 • 11043 次浏览 • 2017-05-22 15:51 • 来自相关话题

   这里整理了集成环信的常见问题和一些功能的实现思路,希望能帮助到大家。感谢热心的开发者贡献,大家在观看过程中有不明白的地方欢迎直接跟帖咨询。
 
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APNs证书创建和上传到环信后台头像昵称的简述和处理方案音视频离线推送Demo实现环信服务器聊天记录保存多久?离线收不到好友请求IOS中环信聊天窗口如何实现文件发送和预览的功能ios集成常见问题环信推送的一些常见问题实现名片|红包|话题聊天室等自定义cell
 
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昵称头像篇
android中如何显示开发者服务器上的昵称和头像 Android中显示头像(接上一篇文章看)环信(Android)设置头像和昵称的方法(最简单暴力的基于环信demo的集成)IOS中如何显示开发者服务器上的昵称和头像【环信公开课第12期视频回放】-所有关于环信IM昵称头像的问题听这课就够了
 
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一言不合你就搞个直播APP
 
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开源项目
Android简版demoios简版demo凡信2.0:超仿微信的开源项目 凡信3.0:携直播和红包而来高仿微信:Github 3,515 Star方圆十里:环信编程大赛冠军项目泛聊:定一个小目标写一个QQSlack聊天机器人:一天时间做一个聊天机器人TV视频通话:在电视上视频通话视频通话:Android手机视频通话酷信:ios高仿微信公众号助手:与订阅用户聊天沟通
 
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2018年伊始,全民直播答题浪潮来袭,一度被认为是一个新的互联网风口,王思聪凭借在现象级产品《冲顶大会》上疯狂"撒币"一时风光无二,凭借超高奖金和超低门槛吸引了大量网民参与和市场的目光。正因为直播答题是一种通过极低的成本来推动APP获客、保留存、拉活跃的新模式,各类直播答题APP如雨后春笋般进入大家的视野,越来越多企业希望赶上这波风口,快速搭建一套直播答题系统。作为一名环信生态圈资深开发者,本着对技术的热衷,对环信的眷恋和对党的忠诚,基于环信即时通讯云写了“小信竞答”这个直播答题开源项目,目前项目源码已全部免费开放,希望对有需求的企业和开发者提供一个思路和参考。



 

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小信竞答技术架构图:



     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
小信竞答效果图




关于直播间:
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环信直播聊天室特点  
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1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
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小信竞答项目源码: github源码地址
 
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     整个项目分为管理员端,观众端和服务端,首先在服务端预设好题目,由管理员发起直播开始答题,服务端收到指令将12道题目利用环信IM推送到观众端,观众端收到题目开始答题,将答案返回给服务端由服务端进行判断,如果答题正确进入下一题,答题错误判断是否使用复活卡,这里要注意的是需要加一个复活卡的使用次数判断。
 
   在整个答题过程中,管理员端会定时去服务端查询答题结果,等到全部答题结束,点击结束本次答题,服务端将计算好的结果返回并发放奖金,使用环信IM推送将答题结果推给观众端。
 
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环信直播聊天室特点  
This is Title
 
1、采用支持高并发的异步架构,轻松应对千万级并发请求; 各项基础服务集群化,确保系统高可用性; 系统冗余度高,容量评估体系完善,弹性扩容应对流量峰值;
2、支持各种消息格式:文字、表情、图片、声音、视频、附件、位置、扩展消息;
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4、支持直播聊天室后台管理及审核功能,提供直播相关数据统计;
5、提供智能反垃圾和自定义敏感词过滤功能;
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小信竞答项目源码: github源码地址
 
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     小信竞答源码全部开放,仅供学习和参考,如果作为商业用途,按照广电总局对网络直播答题节目管理的,需要 “网络视听许可证、主持人持证、还有通过审批发放的节目备案号”,三证缺一不可,未持有《信息网络传播视听节目许可证》的任何机构和个人,一律不得开办网络直播答题节目。
 
本月底《环信公开课第19期-直播答题开源项目》将线上讲解“小信竞答”实现思路,手把手教您从零开始搭建一个直播答题项目,扫码加入公开课微信群与大牛面对面交流。
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JuN_Yong Wang 回复了问题 • 10 人关注 • 6903 次浏览 • 2018-02-07 11:49 • 来自相关话题

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【新手快速入门】集成环信常见问题+解决方案汇总 常见问题

dujiepeng 发表了文章 • 11043 次浏览 • 2017-05-22 15:51 • 来自相关话题

   这里整理了集成环信的常见问题和一些功能的实现思路,希望能帮助到大家。感谢热心的开发者贡献,大家在观看过程中有不明白的地方欢迎直接跟帖咨询。
 
ios篇
APNs证书创建和上传到环信后台头像昵称的简述和处理方案音视频离线推送Demo实现环信服务器聊天记录保存多久?离线收不到好友请求IOS中环信聊天窗口如何实现文件发送和预览的功能ios集成常见问题环信推送的一些常见问题实现名片|红包|话题聊天室等自定义cell
 
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直播篇
一言不合你就搞个直播APP
 
客服集成
IM-SDK和客服SDK并存开发指南—Android篇IM-SDK和客服SDK并存开发指南—iOS篇
 
开源项目
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昵称头像篇

 
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客服集成
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技术分享:Python 并行任务技巧 Python

oscar 发表了文章 • 1387 次浏览 • 2015-07-08 17:57 • 来自相关话题

Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说,我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错,但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾,到了真正实际使用的部分却草草结束了。
 
传统例子
 
在DDG https://duckduckgo.com/ 搜索“Python threading tutorial”关键字,结果基本上却都是相同的类+队列的示例。

标准线程多进程,生产者/消费者示例:






这里是代码截图,如果用其他模式贴出大段代码会很不美观。文本模式点这里 here
Mmm.. 感觉像是java代码
在此我不想印证采用生产者/消费者模式来处理线程/多进程是错误的— 确实没问题。实际上这也是解决很多问题的最佳选择。但是,我却不认为这是日常工作中常用的方式。

问题所在

一开始,你需要一个执行下面操作的铺垫类。接着,你需要创建一个传递对象的队列,并在队列两端实时监听以完成任务。(很有可能需要两个队列互相通信或者存储数据)

Worker越多,问题越大.

下一步,你可能会考虑把这些worker放入一个线程池一边提高Python的处理速度。下面是
IBM tutorial 上关于线程较好的示例代码。这是大家常用到的利用多线程处理web页面的场景
Seriously, Medium. Fix your code support. Code is Here.

感觉效果应该很好,但是看看这些代码!初始化方法、线程跟踪,最糟的是,如果你也和我一样是个容易犯死锁问题的人,这里的join语句就要出错了。这样就开始变得更加复杂了!

到现在为止都做了些什么?基本上没什么。上面的代码都是些基础功能,而且很容易出错。(天啊,我忘了写上在队列对象上调用task_done()方法(我懒得修复这个问题在重新截图)),这真是性价比太低。所幸的是,我们有更好的办法.






引入:Map

Map 是个很酷的小功能,也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说,它有点类似Lisp.它就是序列化的功能映射功能. e.g.urls = [', ']
results = map(urllib2.urlopen, urls)
这里调用urlopen方法,并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。
为什么要提到它?因为在引入需要的包文件后,Map能大大简化并发的复杂度!






支持Map并发的包文件有两个:

Multiprocessing,还有少为人知的但却功能强大的子文件 multiprocessing.dummy. .
Digression这是啥东西?没听说过线程引用叫dummy的多进程包文件。我也是直到最近才知道。它在多进程的说明文档中也只被提到了一句。它的效果也只是让大家直到有这么个东西而已。这可真是营销的失误!
Dummy是一个多进程包的完整拷贝。唯一不同的是,多进程包使用进程,而dummy使用线程(自然也有Python本身的一些限制)。所以一个有的另一个也有。这样在两种模式间切换就十分简单,并且在判断框架调用时使用的是IO还是CPU模式非常有帮助。

准备开始
 
准备使用带有并发的map功能首先要导入相关包文件:
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
然后初始化:
pool = ThreadPool()
就这么简单一句解决了example2.py中build_worker_pool的功能. 具体来讲,它首先创建一些有效的worker启动它并将其保存在一些变量中以便随时访问。
pool对象需要一些参数,但现在最紧要的就是:进程。它可以限定线程池中worker的数量。如果不填,它将采用系统的内核数作为初值。

一般情况下,如果你进行的是计算密集型多进程任务,内核越多意味着速度越快(当然这是有前提的)。但如果是涉及到网络计算方面,影响的因素就千差万别。所以最好还是能给出合适的线程池大小数。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
如果运行的线程很多,频繁的切换线程会十分影响工作效率。所以最好还是能通过调试找出任务调度的时间平衡点。
好的,既然已经建好了线程池对象还有那些简单的并发内容。咱们就来重写一些example2.py中的url opener吧!






看吧!只用4行代码就搞定了!其中三行还是固定写法。使用map方法简单的搞定了之前需要40行代码做的事!为了增加趣味性,我分别统计了不同线程池大小的运行时间。





 
结果:





效果惊人!看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后,在我本机上的运行效果已相差无几。

示例 2:

生成上千张图像的缩略图:

现在咱们看一年计算密集型的任务!我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程





 
作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来,获取到里面所有的图片,分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上,处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:





 
只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中,这也许会容易造成死锁,但相对于map强劲的功能,通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言,也别无它法。
好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。 查看全部
Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说,我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错,但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾,到了真正实际使用的部分却草草结束了。
 
传统例子
 
在DDG https://duckduckgo.com/ 搜索“Python threading tutorial”关键字,结果基本上却都是相同的类+队列的示例。

标准线程多进程,生产者/消费者示例:

1.jpg


这里是代码截图,如果用其他模式贴出大段代码会很不美观。文本模式点这里 here
Mmm.. 感觉像是java代码
在此我不想印证采用生产者/消费者模式来处理线程/多进程是错误的— 确实没问题。实际上这也是解决很多问题的最佳选择。但是,我却不认为这是日常工作中常用的方式。

问题所在

一开始,你需要一个执行下面操作的铺垫类。接着,你需要创建一个传递对象的队列,并在队列两端实时监听以完成任务。(很有可能需要两个队列互相通信或者存储数据)

Worker越多,问题越大.

下一步,你可能会考虑把这些worker放入一个线程池一边提高Python的处理速度。下面是
IBM tutorial 上关于线程较好的示例代码。这是大家常用到的利用多线程处理web页面的场景
Seriously, Medium. Fix your code support. Code is Here.

感觉效果应该很好,但是看看这些代码!初始化方法、线程跟踪,最糟的是,如果你也和我一样是个容易犯死锁问题的人,这里的join语句就要出错了。这样就开始变得更加复杂了!

到现在为止都做了些什么?基本上没什么。上面的代码都是些基础功能,而且很容易出错。(天啊,我忘了写上在队列对象上调用task_done()方法(我懒得修复这个问题在重新截图)),这真是性价比太低。所幸的是,我们有更好的办法.

2.jpg


引入:Map

Map 是个很酷的小功能,也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说,它有点类似Lisp.它就是序列化的功能映射功能. e.g.
urls = [', ']
results = map(urllib2.urlopen, urls)
这里调用urlopen方法,并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似
results = []
for url in urls:
results.append(urllib2.urlopen(url))
Map能够处理集合按顺序遍历,最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。
为什么要提到它?因为在引入需要的包文件后,Map能大大简化并发的复杂度!

3.jpg


支持Map并发的包文件有两个:

Multiprocessing,还有少为人知的但却功能强大的子文件 multiprocessing.dummy. .
Digression这是啥东西?没听说过线程引用叫dummy的多进程包文件。我也是直到最近才知道。它在多进程的说明文档中也只被提到了一句。它的效果也只是让大家直到有这么个东西而已。这可真是营销的失误!
Dummy是一个多进程包的完整拷贝。唯一不同的是,多进程包使用进程,而dummy使用线程(自然也有Python本身的一些限制)。所以一个有的另一个也有。这样在两种模式间切换就十分简单,并且在判断框架调用时使用的是IO还是CPU模式非常有帮助。

准备开始
 
准备使用带有并发的map功能首先要导入相关包文件:
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
然后初始化:
pool = ThreadPool()
就这么简单一句解决了example2.py中build_worker_pool的功能. 具体来讲,它首先创建一些有效的worker启动它并将其保存在一些变量中以便随时访问。
pool对象需要一些参数,但现在最紧要的就是:进程。它可以限定线程池中worker的数量。如果不填,它将采用系统的内核数作为初值。

一般情况下,如果你进行的是计算密集型多进程任务,内核越多意味着速度越快(当然这是有前提的)。但如果是涉及到网络计算方面,影响的因素就千差万别。所以最好还是能给出合适的线程池大小数。

pool = ThreadPool(4) # Sets the pool size to 4
如果运行的线程很多,频繁的切换线程会十分影响工作效率。所以最好还是能通过调试找出任务调度的时间平衡点。
好的,既然已经建好了线程池对象还有那些简单的并发内容。咱们就来重写一些example2.py中的url opener吧!

4.jpg


看吧!只用4行代码就搞定了!其中三行还是固定写法。使用map方法简单的搞定了之前需要40行代码做的事!为了增加趣味性,我分别统计了不同线程池大小的运行时间。

5.png

 
结果:

6.jpg

效果惊人!看来调试一下确实很有用。当线程池大小超过9以后,在我本机上的运行效果已相差无几。

示例 2:

生成上千张图像的缩略图:

现在咱们看一年计算密集型的任务!我最常遇到的这类问题之一就是大量图像文件夹的处理。

其中一项任务就是创建缩略图。这也是并发中比较成熟的一项功能了。

基础单线程创建过程

7.jpg

 
作为示例来说稍微有点复杂。但其实就是传一个文件夹目录进来,获取到里面所有的图片,分别创建好缩略图然后保存到各自的目录当中。

在我的电脑上,处理大约6000张图片大约耗时27.9秒.

如果使用并发map处理替代其中的for循环:

8.jpg

 
只用了5.6 秒!

就改了几行代码速度却能得到如此巨大的提升。最终版本的处理速度还要更快。因为我们将计算密集型与IO密集型任务分派到各自独立的线程和进程当中,这也许会容易造成死锁,但相对于map强劲的功能,通过简单的调试我们最终总能设计出优美、高可靠性的程序。就现在而言,也别无它法。
好了。来感受一下一行代码的并发程序吧。