Panoramisk: 基于AsyncIO的Asterisk管理库指南
2024-09-12 13:54:36作者:姚月梅Lane
1. 目录结构及介绍
Panoramisk项目遵循标准的Python项目布局,其主要结构如下:
CHANGES.rst: 记录了项目版本更新日志。CONTRIBUTING.rst: 提供给贡献者的行为准则与贡献指导。LICENSE: 明确了软件使用的MIT许可证条款。MANIFEST.in: 指示哪些额外文件在分发包时需要包含。.gitignore: 定义了Git应忽略的文件或目录。Pipfile,Pipfile.lock: 用于管理项目依赖的工具,类似于 requirements.txt,但适用于pipenv。README.rst: 项目简介,包括快速入门信息和开发者联系方式。setup.cfg,setup.py: 这些文件是用于打包和发布Python项目的,其中包含了元数据和构建指令。tox.ini: 用来配置Tox环境,便于跨Python版本测试。doc目录: 包含项目文档。examples目录: 存放各种使用场景的示例代码。tests目录: 单元测试和集成测试所在位置。
核心源码位于项目根目录下,其中panoramisk模块封装了与Asterisk AMI交互的所有逻辑。
2. 项目的启动文件介绍
Panoramisk本身不提供一个直接运行的“启动文件”,因为它是作为一个库被导入并在用户的程序中使用。然而,若要立即体验其功能,可以查看examples目录下的脚本,比如简单的连接到Asterisk服务器并监听事件的例子。通常,用户的应用会从导入panoramisk.Manager类开始,然后调用其方法来与Asterisk进行通信。
示例代码片段可能如下所示:
from panoramisk import Manager
async def main():
manager = Manager(host='localhost', port=5038)
await manager.connect()
# 注册事件监听等操作
await manager.close()
# 在支持异步的环境下运行此函数
# 注意实际运行时需确保有相应的异步运行环境
3. 项目的配置文件介绍
使用Panoramisk之前,需要在Asterisk服务器端配置经理(Manager)接口。这通常涉及到编辑Asterisk的配置文件/etc/asterisk/manager.conf。配置示例如下:
[username]
secret = password # 密码应该是安全的,并且与你的应用中设置的一致
deny = 0.0.0.0/0.0.0.0
permit = 127.0.0.1/255.255.255.255 # 允许本地主机访问
read = all # 根据需要定义读权限
write = all # 根据需要定义写权限
完成配置后,需要重启或重载Asterisk的经理接口以应用变更:
rasterisk -x 'manager reload'
之后,在你的Python应用程序中使用Panoramisk时,通过对应的用户名和密码建立连接。
请注意,为了保证系统的安全性,务必使用强密码,并严格限制谁可以通过经理接口访问Asterisk。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
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