Python이 UDP를 사용하여 클라이언트와 서버 통신을 구현하는 방법
UDP 클라이언트
UDP 프로토콜을 사용하여 지속적인 대화를 구현하는 클라이언트 샘플 코드입니다. UDP는 연결 없는 프로토콜이므로 지속적인 대화를 구현할 때는 특별한 주의가 필요합니다.
다음은 샘플 코드입니다.
import socket # 客户端配置 HOST = 'localhost' PORT = 12345 # 创建UDP套接字 client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) while True: # 获取用户输入 message = input("请输入要发送的消息:") # 发送消息到服务器 client_socket.sendto(message.encode("utf-8"), (HOST, PORT)) # 注意,在不同操作系统上编码可能不同 # 接收服务器传回的消息 data, server_address = client_socket.recvfrom(1024) print(f"收到来自{server_address}的消息:{data.decode('utf-8')}") # 关闭套接字 client_socket.close()
이 예에서는 UDP 소켓을 만들고 sendto()
및 recvfrom()
함수를 사용하여 보내고 받습니다. 데이터. 프로그램은 사용자 입력을 통해 계속 메시지를 보낸 다음 서버가 응답하고 결과를 표시할 때까지 기다립니다. UDP는 연결이 없는 프로토콜이므로 메시지 신뢰성과 질서가 보장되지 않습니다. 실제 개발 중에는 이러한 요소를 고려하고 보다 강력한 코드를 작성해야 할 수도 있습니다. sendto()
和recvfrom()
函数来发送和接收数据。该程序通过用户输入不断发送消息,然后等待服务器响应并显示其结果。请注意,由于UDP是无连接协议,因此无法保证消息的可靠性和顺序性。在实际开发过程中,您可能需要考虑这些因素并编写更加健壮的代码。
UDP 服务端
以下是一个使用UDP协议的服务端示例代码,用于实现连续对话:
import socket # 服务器配置 HOST = 'localhost' PORT = 12345 # 创建UDP套接字 server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 绑定到地址和端口 server_socket.bind((HOST, PORT)) while True: # 接收客户端传来的消息 data, client_address = server_socket.recvfrom(1024) print(f"来自{client_address}的消息:{data.decode('utf-8')}") # 获取用户输入 message = input("请输入要发送的消息:") # 发送消息到客户端 server_socket.sendto(message.encode("utf-8"), client_address) # 关闭套接字 server_socket.close()
在这个示例中,我们创建了一个UDP套接字,并将其绑定到指定的地址和端口。然后,我们通过recvfrom()
函数接收来自客户端的消息,并通过sendto()
函数将响应发送回客户端。该程序通过循环不断接收和发送数据,从而实现了连续的对话功能。
请注意,由于UDP是无连接协议,因此无法保证消息的可靠性和顺序性。在实际开发过程中,您可能需要考虑这些因素并编写更加健壮的代码。
注意事项
1.运行代码的时候,必须先启动服务端代码;
2.注意解码和编码的地方,在不同的操作系统上,编码方式可能导致收到异常消息(Mac:utf-8
Windows:gbk
recvfrom()
함수를 통해 클라이언트로부터 메시지를 수신하고 sendto()
함수를 통해 클라이언트에 응답을 다시 보냅니다. 프로그램은 루프를 통해 지속적으로 데이터를 수신하고 전송하여 지속적인 대화 기능을 구현합니다. 🎜🎜UDP는 비연결 프로토콜이므로 메시지의 신뢰성과 질서가 보장되지 않는다는 점에 유의하세요. 실제 개발 중에는 이러한 요소를 고려하고 보다 강력한 코드를 작성해야 할 수도 있습니다. 🎜🎜주의 사항🎜🎜1. 코드 실행 시 서버 코드를 먼저 시작해야 합니다.🎜🎜2. 운영체제에 따라 인코딩 방법에 따라 예외 메시지가 나타날 수 있습니다. utf-8 Windows:gbk
). 🎜위 내용은 Python이 UDP를 사용하여 클라이언트와 서버 통신을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
