weapp-demo-websocket 的安装和配置教程
2025-05-09 00:12:35作者:姚月梅Lane
1. 项目基础介绍和主要编程语言
weapp-demo-websocket 是一个开源项目,它提供了一个微信小程序与WebSocket服务通信的示例。这个项目可以帮助开发者快速了解如何在小程序中实现与服务器的实时通信。项目主要使用 JavaScript 编程语言,同时也涉及到了微信小程序的特定开发技术和WXML、WXSS等微信小程序的标记和样式语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术和框架包括:
- 微信小程序框架:用于构建微信小程序的基本框架。
- WebSocket:一种网络通信协议,提供了服务器和客户端之间的全双工通信。
- Node.js:服务端运行环境,用于搭建WebSocket服务器。
- Socket.IO:一个为实时应用提供跨平台实时通信的库。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装以下软件:
- Node.js(推荐版本 LTS)
- 微信开发者工具
安装步骤
步骤 1:克隆项目到本地
打开命令行工具,执行以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/CFETeam/weapp-demo-websocket.git
步骤 2:安装服务端依赖
进入项目目录,执行以下命令安装服务端所需的Node.js模块:
cd weapp-demo-websocket/server
npm install
步骤 3:启动服务端
在服务端目录下,运行以下命令启动WebSocket服务器:
node app.js
步骤 4:安装小程序端依赖
进入小程序端目录,执行以下命令安装所需的依赖:
cd weapp-demo-websocket/client
npm install
步骤 5:启动小程序开发者工具
打开微信开发者工具,导入weapp-demo-websocket/client目录。然后,你可以编译并预览小程序。
步骤 6:测试WebSocket通信
在小程序中,你可以通过提供的界面测试与服务器的WebSocket通信是否成功。
以上步骤就是weapp-demo-websocket项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤操作后,你将能够成功运行这个示例项目,并进一步学习和开发你的实时通信功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137