本文实例讲述了Python采用socket模拟TCP通讯的实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
对于TCP server端的创建而言,分为如下几个步骤:
创建socket对象(socket):其中两个参数分别为Address Family(如AF_INET为IPV4,AF_INET6为IPV6,AF_UNIX为UNIX域协议族)、socket类型(如SOCK_STREAM为TCP,SOCK_DGRAM为UDP)。
绑定服务器地址(bind):参数为服务器地址二元组。
监听(listen):参数为允许的连接数。
等待请求(accept)。
接收数据(recv、recvfrom、recvfrom_into、recv_into)、发送数据(send、sendall、sendto)。
关闭连接(close)。
示例代码如下:
代码如下:
Python socket: TCP server
Python#! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_address = ('127.0.0.1', 12345)
print "Starting up on %s:%s" % server_address
sock.bind(server_address)
sock.listen(1)
while True:
print "Waiting for a connection"
connection, client_address = sock.accept()
try:
print "Connection from", client_address
data = connection.recv(1024)
print "Receive '%s'" % data
finally:
connection.close()
其中,服务器地址二元组中,第一个元素为服务器IP(留空为在任意IP监听),第二个元素为服务器端口号。
而对于TCP client而言,通常包括如下几个步骤:
创建socket对象(socket):同server端。
连接服务器(connect):参数为服务器地址二元组。
发送和接收数据:同server端。
关闭连接:同server端。
示例代码如下:
代码如下:
Python socket: TCP client
Python# /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
def check_tcp_status(ip, port):
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_address = (ip, port)
print 'Connecting to %s:%s.' % server_address
sock.connect(server_address)
message = "I'm TCP client"
print 'Sending "%s".' % message
sock.sendall(message)
print 'Closing socket.'
sock.close()
if __name__ == "__main__":
print check_tcp_status("127.0.0.1", 12345)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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