Ce tutoriel présente des sockets Python et démontre la création de serveurs et de clients HTTP à l'aide du module socket
. Il explore également Tornado, une bibliothèque de réseautage Python idéal pour le retrait à long terme, les webockets et les applications nécessitant des connexions utilisateur persistantes.
Comprendre les sockets
Un socket agit comme un canal de communication entre deux applications, que ce soit sur la même machine ou sur un réseau. Essentiellement, c'est un lien de connexion entre un serveur et un client; Le serveur fournit des informations demandées par le client. Par exemple, votre navigateur utilise une prise pour se connecter à un serveur Web lorsque vous visitez une page Web.
le module socket
La création de socket utilise la fonction socket.socket()
:
import socket s = socket.socket(socket_family, socket_type, protocol=0)
Arguments:
-
socket_family
: La famille d'adresses (par exemple,socket.AF_INET
pour ipv4,socket.AF_INET6
pour ipv6). -
socket_type
: type de socket (par exemple,socket.SOCK_STREAM
pour TCP,socket.SOCK_DGRAM
pour UDP). -
protocol
: généralement par défaut 0.
Une fois que vous avez un objet Socket, vous pouvez créer un serveur ou un client en utilisant ses méthodes.
Création d'un client simple
Méthodes du client clé:
-
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
-
s.connect()
: établit une connexion TCP.
Exemple:
import socket stream_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server = "localhost" port = 8080 server_address = (server, port) stream_socket.connect(server_address) message = 'message' stream_socket.sendall(message.encode()) data = stream_socket.recv(10) print(data) stream_socket.close()
Construire un serveur simple
Méthodes de serveur de clés:
-
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
-
s.bind()
: attribue une adresse (nom d'hôte, port) sur la prise. -
s.listen()
: commence à écouter les connexions TCP. -
s.accept()
: accepte une connexion client TCP.
Exemple:
import socket sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) host = 'localhost' port = 8080 sock.bind((host, port)) sock.listen(1) print('Waiting for a connection') connection, client = sock.accept() print(client, 'connected') data = connection.recv(16) print('Received "%s"' % data) if data: connection.sendall(data) else: print('No data from', client) connection.close()
Exécutez le client et le serveur dans des terminaux séparés pour la communication. Utilisez netstat -ntlp
(ou une commande similaire pour votre système d'exploitation) pour vérifier l'utilisation du port.
Le framework de tornade
Tornado est un framework Web Python et une bibliothèque de réseautage asynchrone. Son E / S non bloquante gère de nombreuses connexions simultanées, ce qui le rend adapté à un interclinaison à longue, à Websockets et à des applications nécessitant des connexions persistantes.
Un exemple de Tornado simple Exemple:
import tornado.ioloop import tornado.web class ApplicationHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("""<title>Tornado Framework</title><h2 id="Welcome-to-the-Tornado-framework">Welcome to the Tornado framework</h2>""") if __name__ == "__main__": application = tornado.web.Application([ (r"/", ApplicationHandler), ]) application.listen(5001) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
Tornado s'intègre également à asyncio
, permettant l'utilisation des deux bibliothèques dans la même boucle d'événements.
Synchrones vs programmes asynchrones
La programmation synchrone exécute les tâches séquentiellement, tandis que la programmation asynchrone permet l'exécution de la tâche simultanée sans attendre que d'autres se terminent. La programmation asynchrone est avantageuse lorsqu'elle traite des opérations liées aux E / S comme les appels d'API, la prévention des retards et l'amélioration de la réactivité des applications. Les capacités asynchrones de la tornade sont particulièrement utiles pour gérer plusieurs demandes d'API simultanément.
Conclusion
Ce tutoriel a fourni une base pour la programmation de socket dans Python et a démontré une création de serveur / client simple. Une exploration plus approfondie du module socket
et de la tornade améliorera vos capacités de réseautage. N'oubliez pas de consulter la documentation officielle Python pour des informations plus détaillées.
(Image de la sortie du serveur de tornade - Remplacez par URL d'image réelle si disponible)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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