python实时视频流播放

复制代码
@action(methods=['GET'], detail=True)
    def video(self, request, pk=None):
        """
        获取设备实时视频流
        :param request:
        :param pk:
        :return:
        """
        device_obj = self.get_object()

        # if device_obj.status == 0:
        #     return Response({'error': '设备离线'})

        if not device_obj.rtsp_address:
            return Response({'error': '缺少rtsp地址'})

        cache_id = '_video_stream_{}'.format(device_obj.hash)
        cache_status = cache.get(cache_id, None)
        if cache_status is None:  # 任务初始化,设置初始时间
            cache.set(cache_id, time.time(), timeout=60)

        elif isinstance(cache_status, float) and time.time() - cache_status > 30:  # 任务已超时, 返回错误信息, 一段时间内不再入队
            return Response({'error': '连接数目超过限制, 请稍后再试'})

        ret = job_queue.enqueue_video(rtsp_address=device_obj.rtsp_address, device_hash=device_obj.hash)

        logger.info('fetch device %s video job status: %s', pk, ret._status)

        if ret._status == b'started' or 'started':  # 视频流正常推送中, 刷新播放时间, 返回视频ID
            cache.set(cache_id, 'continue', timeout=30)
            return Response({'video': ''.join([settings.FFMPEG_VIDEO, device_obj.hash])})

        elif ret._status == b'queued' or 'queued':  # 视频任务等待中
            return Response({'status': '等待建立视频连接'})

        else:  # 建立视频任务失败
            return Response({'error': '打开视频失败'})
复制代码
复制代码
class JobQueue:
    """实时视频播放"""
    def __init__(self):
        self.video_queue = django_rq.get_queue('video')  # 视频推流消息队列

    def enqueue_video(self, rtsp_address, device_hash):
        """视频流队列"""
        job_id = 'video_{}'.format(device_hash)
        job = self.video_queue.fetch_job(job_id)

        if not job:
            job = self.video_queue.enqueue_call(
                func='utils.ffmpeg.ffmpeg_play',
                args=(rtsp_address, device_hash),
                timeout=-1,
                ttl=30,  # 最多等待30秒
                result_ttl=0,
                job_id=job_id
            )

        return job
复制代码
复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-

import subprocess
import threading
import time
import logging

from django.core.cache import cache


logger = logging.getLogger('server.default')


def ffmpeg_play(stream, name):

    play = True
    cache_id = '_video_stream_{}'.format(name)
    cache.set(cache_id, 'continue', timeout=30)
    process = None

    def upstream():
        cmd = "ffmpeg -i '{}' -c:v h264 -f flv -r 25 -an 'rtmp://127.0.0.1:1935/live/{}'".format(stream, name)
        process = subprocess.Popen(cmd, shell=True, stdin=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.DEVNULL)
        try:
            logger.info('device: {} stream thread start: {}'.format(name, stream))
            while play:
                time.sleep(1)

        except Exception as e:
            logger.info('device: {} stream thread error {}'.format(name, e))

        finally:
            logger.info('device: {} stream thread stop'.format(name))
            process.communicate(b'q')

    thr = threading.Thread(target=upstream)
    thr.start()

    try:
        while True:
            play = cache.get(cache_id, '')
            if play != 'continue':
                logger.info('stop device {} video stream'.format(name))
                play = False
                break
            time.sleep(1)

    except Exception as e:
        logger.info('device: {} play stream error {}'.format(name, e))
        process.communicate(b'q')

    logger.info('wait device {} video thread stop'.format(name))
    thr.join()
    logger.info('device {} video job stop'.format(name))
复制代码
# 实时视频流播放
RQ_QUEUES = {
    'video': {
        'USE_REDIS_CACHE': 'video',
    }
}

 # 还可以通过cv2实现。但是弹出框是自带的,可能出现问题;还可以转成websocket格式返回给前端··

posted @   一石数字欠我15w!!!  阅读(6946)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 一个奇形怪状的面试题:Bean中的CHM要不要加volatile?
· [.NET]调用本地 Deepseek 模型
· 一个费力不讨好的项目,让我损失了近一半的绩效!
· .NET Core 托管堆内存泄露/CPU异常的常见思路
· PostgreSQL 和 SQL Server 在统计信息维护中的关键差异
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
历史上的今天:
2018-01-09 flask-信号
2018-01-09 flask-session组件
点击右上角即可分享
微信分享提示