使用Flask搭建一个流媒体服务器

摘要

收到前不久订阅的PythonWeekly发过来的一个邮件通知,由Miguel写的一篇介绍如何使用Flask搭建一个流媒体服务器的文章,思路很新颖也很有意思。你可以点击这里阅读英文原文。或者跟随本文跟我一起体验一把搭建一个流媒体服务器的过程吧。

理论基础

流媒体有两大特点,一是数据量大。二是有实时性要求。针对这两个特点,我们必须把应答数据分块传输给客户端来实现流媒体服务器。这里我们用到了两个关键技术来实现流媒体服务器,我们使用生成器函数来把数据分块传送,Flask的Response类本身对生成器函数有良好的支持。接着,我们使用Multipart来组装一个HTTP应答。

生成器函数

生成器函数是可被打断和恢复的函数。其关键字是yield,来看一个例子:

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

上面的代码我们就定义了一个生成器函数,当生成器函数被调用时,它返回一个生成器迭代器,或直接叫生成器。通过不断地调用生成器的next()方法来执行生成器函数体的代码,直到遇到异常为止。

>>> g = gen()
>>> g
<generator object gen at 0xb72330a4>
>>> g.next()
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>>> g.next()
2
>>> g.next()
3
>>> g.next()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration

从上面的例子可以看到一个生成器函数可以返回多个结果。每当程序执行到yield语句时,函数现场会被保留,同时返回一个值。Flask就是利用这个特性把应答数据通过生成器分块发送给客户端。

Multipart应答

Multipart应答包含一个multipart媒体类型,后面跟着多块独立的数据,每块数据有自己的Content-Type,每块数据之间通过boundary分隔。下面是一个例子:

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: multipart/x-mixed-replace; boundary=frame

--frame
Content-Type: image/jpeg

<jpeg data here>
--frame
Content-Type: image/jpeg

<jpeg data here>
...

Multipart有多种不同的类型,针对流媒体,我们使用multipart/x-mixed-replace。浏览器处理这种Multipart类型时,会使用当前的块数据替换之前的块数据。这刚好就是我们想要的流媒体的效果。我们可以把媒体的一帧数据打包为一个数据块,每块数据有自己的Content-Type和可选的Content-Length。浏览器逐帧替换,就实现了视频的播放功能。RFC1341对Multipart媒体类型进行了详细的描述,有兴趣的朋友可移步参考。

实现流媒体服务器

上面介绍了实现流媒体服务器的理论知识。接下来我们使用这些知识来用Flask搭建一个流媒体服务器。

有多种方法可以在浏览器里实现流媒体播放,和Flask配合较好的是使用Motion JPEG的方法。简单地讲,就是把视频画面通过JPEG图片的方式,一帧一帧地发送给浏览器。这也是很多IP Camera使用的流媒体播放方式,它实时性很好,但视频效果不是很理想。因为Motion JPEG对视频的压缩效率太低了。

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#!/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'--frame\r\n'
               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + frame + b'\r\n')

@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)

这个Flask应用程序导入了一个Camera类,这个类是为了持续不断地提供视频的帧数据的类。这个程序提供了两个服务路径,/路径由index.html模板提供服务,下面是它的内容:

<html>
  <head>
    <title>Video Streaming Demonstration</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Video Streaming Demonstration</h1>
    <img src="{{ url_for('video_feed') }}">
  </body>
</html>

这是一个非常简单的HTML网页。其中关键的是img这个标签,它定义了一张图片元素,其URL是/video_feed。从Flask应用程序代码的Line17-20可以知道,/video_feed是由一个video_feed()方法提供服务的,它返回的是一个multipart应答。这个应答的内容是由生成器函数gen()提供的。而gen()函数就是不停地从camera里获取一帧一帧的图片,并通过生成器返回给客户端。客户端浏览器在收到这个流媒体时,会在img标签定义的图片里,逐帧地显示图片,这样一个视频就播放出来的。目前市面上绝大部分浏览器都支持这个功能。

模拟视频帧数据

现在只要实现Camera类,并提供源源不断的视频帧数据即可运行上面的程序了。由于连接摄像头涉及到硬件,我们使用一个简单的模拟器来源源不断地返回数据:

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#!/usr/bin/env python
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]

这个代码很简单,它从本地读取三个图片,并根据当前时间,每秒返回不同的图片来模拟提供源源不断的视频帧数据。

大家可以从原作者的GitHub上下载程序的代码来运行。

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

或者直接下载ZIP包来运行。

下载完代码,进入代码根目录,执行python app.py。然后在浏览器里打开http://localhost:5000即可以看到模拟的视频了。

安装Flask

要运行上述代码,需要先安装Flask。官网上有教程,简单易懂。

连接硬件摄像头

下载代码的同学应该可以看到代码里还有一个camera_pi.py的文件,这个是用来实现真正的连接硬件摄像头的代码。原文作者使用的摄像头是Raspberry Pi,这是个类似Arduino的开源的硬件项目。

一些限制

当客户端浏览器打开上述流媒体服务的网址时,它就独占了这个线程。在把Flask应用Deploy到Nginx+uwsgi服务器上时,它能服务的最大客户端数目为应用程序的线程数,一般就是几个到几十个。而如果是在本机使用python app.py运行的测试服务器,则只能服务一个客户端。

针对这个问题,原文作者提供了一个解决方案。使用gevent来解决。

gevent is a coroutine-based Python networking library that uses greenlet to provide a high-level synchronous API on top of the libev event loop.

有兴趣的同学可以在原代码的基础上,引入gevent来支持多客户端。


Post by Joey Huang under flask on 2014-10-28(Tuesday) 23:25. Tags: python, flask,

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