题记上回说到,django作为我们的后台框架,承载着整体的业务功能。通过其完善 & 强大的后台支持,我们可以在很短的时间内得到想要的一系列,不过作为一个新手,遇到坑也是难免的,本文记录萌新遇到的常见问题坑点一 数据库指令问题第一个坑点:通过管理工具创建的数据库指令,对于PK键不会生效,也就是我们插入的自增主键是不会有这个属性的,需要到mysql后台修改。坑点二 Debug开关问题部署到正式环境一定要关闭DEBUG,一定要关闭,虽然官方好心的提示了会造成内存泄露问题,可是新手尝尝会遇到这个问题而莫名其妙的被kill掉celery的worker。昨天跑了一个离线任务发现celery在django环境下,跑时间较长的任务会出现内存不足被系统kill掉的问题,这个点一定要记牢。坑点三 静态文件支持:debug环境的话,django会自动的帮我们部署静态文件,想怎么玩就怎么玩,可是到了正式环境,我们需要在HttpService上配置好静态的规则,同时在Setting.py中指定静态目录:Setting.pySTATIC_URL = '/static/' MEDIA_IMAG
题记书接上回,我们提到了自动下载ffmpeg并且自动配置到环境变量中,ffmpeg的问题得到了完美的解决。此时又有一个问题来了,视频云意味着【烧钱】,流量,cdn,存储,都是大头。那么如何做到几乎0成本的存储视频呢?图床的妙用现在的互联网上,各式各样的图床应有尽有。大部分都是已经运行了很久的图床,比如 路过图床,sm.ms等,如果切片之后的ts文件能存在这里,那么该多幸福啊..幻想终究是幻想,如果我们尝试着将一个.ts文件上传到上述的图床上的时候,他会提示我们路被堵死了吗?其实并不然,经过尝试,把ts文件合并到图片中,不会影响原有的图片,并且!我们可以把这批图床利用起来了 比如这张图片:video-000000.jpg 100%[===========================>] 8.20M 190KB/s in 39s一张jpg图片大小8.2M,成功的将ts文件混入其中,那我们尝试传到图床上呢?这里我插入了一个经过修改的hls.js的库,可以支持特殊的图片切面ts文件,接下来是测试。打开控制台可以清楚的看到这些都是伪装好的图片。而其中的ts部分
题记由上一篇中的一个需求(ffmpeg安装的问题),简单思考了下如何在不安装的情况下使用ffmpeg呢?ffmpeg从哪来?ffmpeg不多介绍,强大的功能是他能使用的如此广泛的原因之一。不过因为全部市面上可见的操作系统都不会内置,需要额外的安装操作,这对于懒一些的用户来说是不可接受的,那么怎么办?1 脚本中增加【自动】安装的流程?对于一个觉得shell是反人类的developer来说,这是不可接受的2 下载预编译的ffmpeg无论对developer还是对user来说,没有【编译流程】或者叫做【急速安装】的功能都是比较优化的(虽然有人说在自己的平台上定制会”性能更好“)。既然我们已经用全栈的python了,何不启动的时候通过python自动的配置好ffmpeg的环境呢?方案落地预编译的ffmpeg来源有如下几个windows: https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/win64/static/ linux:https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ osx:https://evermeet.cx/ffmpeg/
题记不知不觉中,马上就要步入30岁的大关了,新年立下的Flag之一就是坚持写博客,那么就开始吧...我们想要什么样的功能?思考一个产品其目标,当然最终的目的就是给用户(当然可以使自己),用着舒服,用的省心,功能强大,操作简单,以我自己作为一个最终的用户考量的话,那么...基本的编解码功能要有,切片要有,截封面图(支持gif)要有,强大的同步功能要能离线下载,这样我部署完了之后就可以挂机等着了要能推流,我想做个电台直播间一定要部署起来简单,最好跟当初的php without composer 的一样一样的.可靠性强大扩展性强,最好能自己写插件任务管理不要太费劲. . . .基于以上几点,选择技术栈转码,切片,多媒体操作 -> Ffmpeg快速搞后台 DjangoFfmpeg 不需要手动安装Celery作为强有力的异步任务支撑,已经收到了广大的商品化的验证离线下载的话,you-get 搞定一切当我写完这篇文章的时候,其实功能已经差不多了 ?基本的雏形完成插入一个视频试试{% dplayer "url=https://api.mov.pw/media/hls_media/9/inde
躺在洞里
一介码农