用scoket 写一个简版的ssh
服务端:
1 #!usr/bin/env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 # Author calmyan 4 5 import socket,os 6 7 s=socket.socket()#实例化一个 socket 8 9 s.bind(('localhost',9100))#绑定一个监听端口10 11 s.listen(5)#监听列表 5 个12 print('监听中...')13 while True:14 conn,addr=s.accept()#监听到新的接连15 print('连接到新的地址:',addr)16 while True:17 data=conn.recv(4092)#接收数据18 if not data:#如果收的数据为空19 print('客户端已经断开!')20 break21 print('指令:',data.decode())22 cmd_res=os.popen(data.decode()).read()#读取数据,指令23 #cmd_res_l=len(cmd_res.encode('utf-8'))#数据大小24 25 if len(cmd_res)==0:26 cmd_res='指令错误!'27 continue28 #conn.recv(1)29 conn.send(str(len(cmd_res.encode('utf-8'))).encode('utf-8') )#发送数据的大小30 #print(len(cmd_res))31 clinet_ack=conn.recv(1024)#为了去粘包32 33 conn.send(cmd_res.encode('utf-8'))#发送指令34 #print(cmd_res.encode('utf-8'))35 print('发送完毕!')36 else:37 s.close()
客户端:
1 #!usr/bin/env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 # Author calmyan 4 import socket 5 c=socket.socket()#实例化一个socket 6 7 c.connect(('localhost',9100))#客户端连联 8 while True: 9 cho=input('指令:').strip()10 if len(cho)==0:continue11 c.send(cho.encode('utf-8'))#发送数据12 cmd_res_size=c.recv(1024)#接收数据 数据大小13 print('数据大小:',cmd_res_size)14 size_l=0#收数据当前大小15 c.send('确认!'.encode('utf-8'))#为了去粘包16 while size_l< int(cmd_res_size.decode()):17 data=c.recv(1024)#开始接收数据18 size_l+=len(data)#加上19 print(data.decode())20 print(size_l)21 else:22 print('接收完毕',size_l)
在win10下,recv(1024)的时候ipconfig指令 会出错,其它的命令暂时没发现
以上是python学习socket ---ssh的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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