python实现网络通信数据传输(基础知识(二))
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- 前言
- 基础知识学习
- 一、OSI 模型
- 二、TCP、IP协议族:
- 三、python中字符串的编码方式
- 结束语
前言
第二弹来了!今天还是上些基础知识吧,扎实的基础才是深入学习的不二法门!!!
基础知识学习
一、OSI 模型
-
OSI 模型把网络通信的工作分为 7 层,从下到上分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
OSI 只是存在于概念和理论上的一种模型,它的缺点是分层太多,增加了网络工作的复杂性,所以没有大规模应用。后来人们对 OSI 进行了简化,合并了一些层,最终只保留了 4 层,从下到上分别是接口层、网络层、传输层和应用层,这就是大名鼎鼎的 TCP/IP 模型。 - 这个网络模型究竟是干什么呢?简而言之就是进行数据封装的。
-
数据封装原理: 我们平常使用的程序(软件)一般都是通过应用层来访问网络的,程序产生的数据会一层一层地往下传输,直到最后的网络接口层,就通过网线发送到互联网上去了。数据每往下走一层,就会被这一层的协议增加一层包装,等到发送到互联网上时,已经比原始数据多了四层包装。整个数据封装的过程就像俄罗斯套娃。当另一台计算机接收到数据包时,会从网络接口层再一层一层往上传输,每传输一层就拆开一层包装,直到最后的应用层,就得到了最原始的数据,这才是程序要使用的数据。给数据加包装的过程,实际上就是在数据的头部增加一个标志(一个数据块),表示数据经过了这一层,我已经处理过了。给数据拆包装的过程正好相反,就是去掉数据头部的标志,让它逐渐现出原形。
(OSI 七层网络模型和 TCP/IP 四层网络模型的对比) -
两台计算机进行通信时,必须遵守以下原则:
(1) 必须是同一层次进行通信,比如,A 计算机的应用层和 B 计算机的传输层就不能通信,因为它们不在一个层次,数据的拆包会遇到问题。
(2) 每一层的功能都必须相同,也就是拥有完全相同的网络模型。如果网络模型都不同,那不就乱套了,谁都不认识谁。
数据只能逐层传输,不能跃层。
(3) 每一层可以使用下层提供的服务,并向上层提供服务。
二、TCP、IP协议族:
常用到的 socket 编程是基于 TCP 和 UDP 协议的,它们的层级关系如下图所示:
三、python中字符串的编码方式
python中要把字符串的编码方式转换为utf-8的形式!
- 同样一个数,你可以选不同的方式来表示它,选用什么方案,就是对 Unicode 的一种编码方法(utf-8是Unicode编码方式的一种具体实现)。
-
Python 内部使用 Unicode 来表示字符串,所以想要print什么汉字(英文字母和数字的Unicode和utf-8的编码是一样的)的就要保证是Unicode的编码方式,如果是“utf-8”的编码方式(输出就是一堆二进制代码,一个汉字的utf-8编码为三个字节,也就是三段二进制表示,如下图),可以用.decode(“utf-8”)来解码。而在保存到硬盘或者发送到网上(用到socket等和通信有关的),需要转成 UTF-8。
(utf-8编码在python里的输出结果) - 为什么在内部不继续使用 UTF-8,那样不就不用转换了吗?这个就涉及到 UTF-8 的一个缺点:计算字符串长度和查找子字符串非常没效率。在使用 UCS2 的时候,要想知道这个字符串有多长,只要看一下它占了几个字节,然后除个 2 就可以了,而 UTF-8 的话,就需要一个字符一个字符的数出来。在做子字符串搜索的时候,因为不知道下一个字符占几个字节,所以那些高效的搜索算法也都不灵了。
结束语
下次我会拿出一些简单的例子,以帮助大家理解和实际操作。最后希望大家看完,顺手点一个小小的赞,给点鼓励吧,一篇写出来两个多小时过去了,没有任何利益的行为,只是为了知识共享,共同学习,一起成长!!!(偷偷说,我看完别人的文章也不点赞,这不是好习惯,我马上改的,呜呜呜)
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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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