python基于FastAPI实现一个简易的在线用户统计功能_Python

概述

这是一个基于python的fastapi框架实现的服务，用于统计客户端的心跳信息，并据此维护在线用户列表以及记录活跃用户数。

功能特性

心跳接收：接受来自客户端的心跳包，以更新客户端的状态。
在线用户统计：提供api接口来获取当前在线用户的数量。
活跃用户统计：提供api接口来获取最近指定天数内活跃的用户数量。
请求频率限制：对每个ip地址实施每秒一次的请求频率限制。

安装与运行

请确保已经安装了python 3.10+。

克隆或下载项目源代码到本地。

在项目根目录下安装所需的依赖库：

pip install fastapi uvicorn

运行服务：

python main.py

或者使用uvicorn命令直接运行（假设文件名为main.py）：

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8001

api 文档

http://127.0.0.1:8001/docs

心跳接收

url: /heartbeat
方法: post
描述: 接收客户端发送的心跳信号，并更新客户端为在线状态。
响应:
- 200 ok: 返回json格式的信息确认收到心跳。
- 429 too many requests: 如果客户端在1秒内发送了多个请求。

获取在线用户数量

url: /online_clients
方法: post
描述: 返回当前在线的客户端数量。
响应:
- 200 ok: 返回包含在线用户数量的json对象。
- 429 too many requests: 请求过于频繁。

获取活跃用户数量

url: /total_users
方法: get 或 post
参数:
- days (可选, 默认值为7): 指定要查询的天数。
描述: 返回最近几天内有活动记录的用户数量。
响应:
- 200 ok: 返回包含活跃用户数量和查询天数的json对象。
- 429 too many requests: 请求过于频繁。

数据存储

所有客户端的心跳时间戳将被持久化到一个json文件中，该文件位于服务启动时所在的目录下的users_data.json。每次接收到新的心跳信号时，都会更新此文件。

注意事项

本服务仅用于演示目的，实际生产环境中可能需要考虑更健壮的数据存储解决方案、安全性增强措施等。
为了保护服务器免受滥用，已实施了基本的请求频率限制。根据实际需求，可以调整这个限制。
服务默认监听在8001端口上，可以通过修改uvicorn.run函数中的port参数来更改。

希望这份文档能对你有所帮助！如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

源码 main.py

from fastapi import fastapi, request, depends, httpexception
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio
import json
import os

app = fastapi()

# 存储客户端的心跳数据
clients_last_heartbeat = defaultdict(datetime)

# 每个ip请求时间间隔限制为1秒
last_request_time = defaultdict(datetime)

# 在线客户端统计
online_clients = set()

# 心跳超时时间设置为1分钟
heartbeat_timeout = timedelta(minutes=10)

# 用户数据文件路径
user_data_file = "users_data.json"

# 加载用户数据
def load_user_data():
    if os.path.exists(user_data_file):
        with open(user_data_file, "r") as f:
            return json.load(f)
    return {}

# 保存用户数据
def save_user_data(data):
    with open(user_data_file, "w") as f:
        json.dump(data, f)

# 初始化用户数据
all_users = load_user_data()

@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    # 启动后台任务，每1分钟检查一次在线设备
    asyncio.create_task(remove_offline_clients())

async def remove_offline_clients():
    """
    定时任务：移除超过心跳超时时间未发送心跳的客户端
    """
    while true:
        await asyncio.sleep(heartbeat_timeout.total_seconds())
        now = datetime.utcnow()
        # 找出超过超时时间未发送心跳的设备，并将其从在线列表中移除
        offline_clients = {ip for ip, last_heartbeat in clients_last_heartbeat.items()
                           if now - last_heartbeat > heartbeat_timeout}
        
        # 从在线设备中移除离线的客户端
        for client in offline_clients:
            online_clients.discard(client)
            del clients_last_heartbeat[client]  # 删除心跳记录

        print(f"清除离线客户端, 当前在线客户端数量: {len(online_clients)}")

# 请求频率限制，1秒内只能请求一次
def request_limit(request: request):
    client_ip = request.client.host
    now = datetime.utcnow()
    
    if client_ip in last_request_time and (now - last_request_time[client_ip]).total_seconds() < 1:
        raise httpexception(status_code=429, detail="too many requests")
    
    last_request_time[client_ip] = now

@app.post("/heartbeat")
async def receive_heartbeat(request: request, limit: none = depends(request_limit)):
    """
    接受客户端的心跳包
    """
    client_ip = request.client.host
    now = datetime.utcnow()
    # 更新心跳时间并将客户端标记为在线
    clients_last_heartbeat[client_ip] = now
    online_clients.add(client_ip)
    
    # 更新所有用户数据并保存到文件
    all_users[client_ip] = now.isoformat()
    save_user_data(all_users)
    
    return {"message": "heartbeat received", "ip": client_ip}

@app.get("/online_clients")
async def get_online_clients(request: request, limit: none = depends(request_limit)):
    """
    获取当前在线客户端数量
    """
    return {"online_clients_count": len(online_clients)}

@app.post("/online_clients")
async def get_online_clients2(request: request, limit: none = depends(request_limit)):
    """
    获取当前在线客户端数量
    """
    return {"online_clients_count": len(online_clients)}

@app.get("/total_users")
async def get_total_users(days: int = 7, request: request = none, limit: none = depends(request_limit)):
    """
    获取最近n天活跃的用户数
    """
    now = datetime.utcnow()
    cutoff_date = now - timedelta(days=days)
    
    # 筛选最近n天活跃的用户
    recent_users_count = sum(
        1 for last_seen in all_users.values()
        if datetime.fromisoformat(last_seen) >= cutoff_date
    )
    
    return {"recent_users_count": recent_users_count, "days": days}

if __name__ == '__main__':
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001)

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