Pythonのネットワークプログラミングの紹介
このチュートリアルでは、Pythonソケットを紹介し、
モジュールを使用してHTTPサーバーとクライアントの構築を実証します。 It also explores Tornado, a Python networking library ideal for long-polling, WebSockets, and applications needing persistent user connections.socket
ソケットを理解する
ソケットは、同じマシンでもネットワーク全体でも、2つのアプリケーション間の通信チャネルとして機能します。 基本的に、それはサーバーとクライアントの間の接続リンクです。サーバーは、クライアントから要求された情報を提供します。 たとえば、ブラウザはソケットを使用してWebページにアクセスするときにWebサーバーに接続します。socket
ソケット作成では、関数:を使用します
socket.socket()
引数:
import socket s = socket.socket(socket_family, socket_type, protocol=0)
- :家族(例えば、ipv4の場合は、ipv6の場合は
socket_family
)。socket.AF_INET
socket.AF_INET6
:ソケットタイプ(例えば、tcpの場合は - 、udpの場合)。
socket_type
socket.SOCK_STREAM
socket.SOCK_DGRAM
:通常はデフォルトです
protocol
キークライアントメソッド:
:TCP接続を確立します。
- 例:
-
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
- 単純なサーバーの構築
s.connect()
import socket stream_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server = "localhost" port = 8080 server_address = (server, port) stream_socket.connect(server_address) message = 'message' stream_socket.sendall(message.encode()) data = stream_socket.recv(10) print(data) stream_socket.close()
:アドレス(hostname、port)をソケットに割り当てます。
- :TCP接続のリスニングを開始します
-
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
:TCPクライアント接続を受け入れます - 例:
s.bind()
- 通信のために別々の端末でクライアントとサーバーを実行します。 ポートの使用量を確認するには、
s.listen()
(またはOSの同様のコマンド)を使用してください。 - 竜巻フレームワークs.accept()Tornadoは、Python Webフレームワークと非同期ネットワーキングライブラリです。 Its non-blocking I/O handles many concurrent connections, making it suitable for long-polling, WebSockets, and applications requiring persistent connections.
import socket sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) host = 'localhost' port = 8080 sock.bind((host, port)) sock.listen(1) print('Waiting for a connection') connection, client = sock.accept() print(client, 'connected') data = connection.recv(16) print('Received "%s"' % data) if data: connection.sendall(data) else: print('No data from', client) connection.close()
と統合されており、同じイベントループ内で両方のライブラリを使用できます。
netstat -ntlp
同期プログラミングはタスクを順次実行しますが、非同期プログラミングにより、他の人が終了するのを待たずに同時タスクの実行が可能になります。 非同期プログラミングは、API呼び出しなどのI/Oバインド操作を扱い、遅延を防ぎ、アプリケーションの応答性を改善する場合に有利です。 Tornadoの非同期機能は、複数のAPI要求を同時に処理するのに特に役立ちます。
結論
このチュートリアルは、Pythonのソケットプログラミングの基盤を提供し、シンプルなサーバー/クライアントの作成を実証しました。
(竜巻Webサーバー出力の画像 - 利用可能な場合は実際の画像URLに置き換えます)socket
以上がPythonのネットワークプログラミングの紹介の詳細内容です。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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
