這篇文章帶給大家的內容是關於python如何實現客戶端和伺服器端的資料傳輸,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有幫助。
客戶端
def sock_client_data(): while True: try: s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.connect(('192.168.20.1', 6666)) #服务器和客户端在不同的系统或不同的主机下时使用的ip和端口,首先要查看服务器所在的系统网卡的ip # s.connect(('127.0.0.1', 6666)) #服务器和客户端都在一个系统下时使用的ip和端口 except socket.error as msg: print(msg) print(sys.exit(1)) data = input("input data:") #输入要传输的数据 s.send(data.encode()) #将要传输的数据编码发送,如果是字符数据就必须要编码发送 s.close() if __name__ == '__main__': sock_client_data()
伺服器端
def socket_service_data(): try: s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) s.bind(('127.0.0.1', 6666)) # 在同一台主机的ip下使用测试ip进行通信 # s.bind(('192.168.20.1', 6666)) #在不同主机或者同一主机的不同系统下使用实际ip s.listen(10) except socket.error as msg: print(msg) sys.exit(1) print("Wait for Connection..................") while True: sock, addr = s.accept() buf = sock.recv(1024) #接收数据 buf = buf.decode() #解码 print("The data from " + str(addr[0]) + " is " + str(buf)) print("Successfully") # return buf # sock.close() if __name__ == '__main__': socket_service_data()
執行結果:
客戶端:
伺服器端:
#說明:
1、伺服器與客戶端同在一個實體主機的相同系統下使用127.0.0.1,連接埠自己設置,只要不被佔用即可,linux系統下查看埠是否被佔用指令sudo netstat -nap | grep 6666 如果查不到埠則證明埠未被佔用。建立兩個.py文件,一個是sender.py,存放客戶端程序,一個是recieve.py,存放伺服器端程序,首先運行伺服器端程序,待連接成功後再運行客戶端程序,輸入要傳輸的數據,在伺服器終端機看到傳輸過來的資料即為傳輸成功。
2、伺服器和客戶端在同一個實體主機的不同系統下,則使用伺服器系統實際的ip位址,作者將windows作為客戶端,linux作為伺服器端,在linux終端機輸入ifconfig查看ip,兩個程式使用相同的ip和端口,將兩個程序部署到各自的系統下,首先運行伺服器端程序,再運行客戶端程序,發送數據,待伺服器端數據接收成功為止。
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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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