客户端、服务端数据的交换，离不开数据帧格式的定义。因此，在实际讲解数据交换之前，我们先来看下WebSocket的数据帧格式。
WebSocket客户端、服务端通信的最小单位是帧（frame），由1个或多个帧组成一条完整的消息（message）。
发送端：将消息切割成多个帧，并发送给服务端；
接收端：接收消息帧，并将关联的帧重新组装成完整的消息；
本节的重点，就是讲解数据帧的格式。
数据帧格式概览
下面给出了WebSocket数据帧的统一格式。熟悉TCP/IP协议的同学对这样的图应该不陌生。
从左到右，单位是比特。比如
FIN、RSV1各占据1比特，opcode占据4比特。内容包括了标识、操作代码、掩码、数据、数据长度等。
数据帧格式讲解(以上图片介绍):
FIN：1个比特。
如果是1，表示这是消息（message）的最后一个分片（fragment），如果是0，表示不是是消息（message）的最后一个分片（fragment）。
RSV1, RSV2, RSV3：各占1个比特。
一般情况下全为0。当客户端、服务端协商采用WebSocket扩展时，这三个标志位可以非0，且值的含义由扩展进行定义。如果出现非零的值，且并没有采用WebSocket扩展，连接出错。
Opcode: 4个比特。
操作代码，Opcode的值决定了应该如何解析后续的数据载荷（data payload）。如果操作代码是不认识的，那么接收端应该断开连接（fail the connection）。可选的操作代码如下：
%x0：表示一个延续帧。当Opcode为0时，表示本次数据传输采用了数据分片，当前收到的数据帧为其中一个数据分片。
%x1：表示这是一个文本帧（frame）
%x2：表示这是一个二进制帧（frame）
%x3-7：保留的操作代码，用于后续定义的非控制帧。
%x8：表示连接断开。
%x9：表示这是一个ping操作。
%xA：表示这是一个pong操作。
%xB-F：保留的操作代码，用于后续定义的控制帧。
Mask: 1个比特。
表示是否要对数据载荷进行掩码操作。从客户端向服务端发送数据时，需要对数据进行掩码操作；从服务端向客户端发送数据时，不需要对数据进行掩码操作。
如果服务端接收到的数据没有进行过掩码操作，服务端需要断开连接。
如果Mask是1，那么在Masking-key中会定义一个掩码键（masking key），并用这个掩码键来对数据载荷进行反掩码。所有客户端发送到服务端的数据帧，Mask都是1。
Payload length：数据载荷的长度，单位是字节。为7位，或7+16位，或1+64位。
假设数Payload length === x，如果
x为0~126：数据的长度为x字节。
x为126：后续2个字节代表一个16位的无符号整数，该无符号整数的值为数据的长度。
x为127：后续8个字节代表一个64位的无符号整数（最高位为0），该无符号整数的值为数据的长度。
此外，如果payload length占用了多个字节的话，payload length的二进制表达采用网络序（big endian，重要的位在前）。
Masking-key：0或4字节（32位）
所有从客户端传送到服务端的数据帧，数据载荷都进行了掩码操作，Mask为1，且携带了4字节的Masking-key。如果Mask为0，则没有Masking-key。
备注：载荷数据的长度，不包括mask key的长度。
Payload data：(x+y) 字节
载荷数据：包括了扩展数据、应用数据。其中，扩展数据x字节，应用数据y字节。
扩展数据：如果没有协商使用扩展的话，扩展数据数据为0字节。所有的扩展都必须声明扩展数据的长度，或者可以如何计算出扩展数据的长度。此外，扩展如何使用必须在握手阶段就协商好。如果扩展数据存在，那么载荷数据长度必须将扩展数据的长度包含在内。
应用数据：任意的应用数据，在扩展数据之后（如果存在扩展数据），占据了数据帧剩余的位置。载荷数据长度 减去 扩展数据长度，就得到应用数据的长度。
C++数据帧代码实例 : 本代码使用了C++ dfm库
#include <dfm/dfm.h>
#include <iostream>
int main() {
// 创建一个数据帧
dfm::DataFrame df = dfm::DataFrame::from_rows(
dfm::Row({ "Tom", 20, 'A' }),
dfm::Row({ "Nick", 21, 'B' }),
dfm::Row({ "John", 19, 'A' }),
dfm::Row({ "Peter", 18, 'C' })
);
// 给数据帧添加列名
df.set_column_names({"Name", "Age", "Grade"});
// 显示数据帧
std::cout << df << std::endl;
// 选择列
auto age_column = df.select("Age");
std::cout << "Age column:" << std::endl;
std::cout << age_column << std::endl;
// 选择多列
auto multi_columns = df.select({"Name", "Grade"});
std::cout << "Multiple columns:" << std::endl;
std::cout << multi_columns << std::endl;
// 选择行
auto row_0 = df.at(0);
std::cout << "Row 0:" << std::endl;
std::cout << row_0 << std::endl;
// 条件选择
auto young_people = df.where(df["Age"] < 20);
std::cout << "People younger than 20:" << std::endl;
std::cout << young_people << std::endl;
// 修改数据
df.at(0, "Name") = "Tommy";
std::cout << "Modified data frame:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 添加新列
df.insert_column("Height", {175, 180, 165, 170});
std::cout << "Added new column:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 删除列
df.remove_column("Height");
std::cout << "Removed column:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 删除行
df.remove_row(0);
std::cout << "Removed row:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
return 0;
}我们使用了
dfm::DataFrame类来创建一个数据帧，并演示了如何选择列、行，如何修改数据，如何添加和删除列和行
好了 本篇文章就到这里结束了 在这里小编向大家推荐一个性价比高的课程:
