この記事は、Python での UDP ソケット通信の簡単な分析 (コード付き) を提供します。一定の参考値があります。必要な友人はそれを参照できます。お役に立てれば幸いです。
UDPserver.py
import socket #导入套接字模块 s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) # - socket.AF_INET:IPV4 # - socket.STREAM:TCP # - socket.DGRAM:UDP s.bind(('',25555)) #绑定套接字有效地址和端口 #''空位任何地址 本地的127.0.0.1 和局域网还有自己真实的ip print('[+] Server Open.....') while True: try: data,c_addr = s.recvfrom(1024) #一次性接受1024bytes的数据 ,返回一个元组,其中有数据和地址 #UDP不需要构成连接,直接发送即可 print('from:',c_addr) #c_addr是一个地址,发送消息的客户端的IP和端口的二元组 print('say:%s'%(data.decode('utf-8'))) msg = data.decode('utf-8') s.sendto(msg.encode('utf-8'),c_addr) #发送信息,其中有两个参数,一个是信息,一个是目标地址和端口 except KeyboardInterrupt: break print('[+] Server Close......') s.close
UDPclient.py
import socket #导入套接字模块 c = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) # - socket.AF_INET:IPV4 # - socket.STREAM:TCP # - socket.DGRAM:UDP while True: try: msg = input('>>>') if msg == 0: #判断输入是否为空 就是直接回车了 continue #UDP不需要构成连接,直接发送即可 c.sendto(msg.encode('utf-8'),('127.0.0.1',25555)) #发送消息,其中两个参数,第一个是要发送的信息 #第二个是发送的ip地址和端口,是一个元组 data,s_addr = c.recvfrom(1024) #c_addr是一个地址,发送消息的客户端的IP和端口的二元组 print('$: %s'%(data.decode('utf-8'))) except KeyboardInterrupt: break c.close()
UDP は必要ありません。構成 接続して直接送信
サーバー モデル:
data,c_addr = s.recvfrom(1024)
s.sendto(msg, c_addr)
他の人が送信したメッセージは、s サーバーに直接送信されます。 .SOCK_DGRAM)
s.bind(('',25555))
sendrecv
sendtorecvfrom
これらはすべてブロックされています
以上がPythonでのUDPソケット通信の簡単な解析(コード付き)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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