


Tutorial ini memperkenalkan soket python dan menunjukkan bangunan pelayan HTTP dan pelanggan menggunakan modul socket
. Ia juga meneroka Tornado, perpustakaan rangkaian Python yang sesuai untuk pengundian panjang, websocket, dan aplikasi yang memerlukan sambungan pengguna yang berterusan.
Memahami SOCKETS
Soket bertindak sebagai saluran komunikasi antara dua aplikasi, sama ada pada mesin yang sama atau di seluruh rangkaian. Pada asasnya, ia adalah hubungan sambungan antara pelayan dan pelanggan; Pelayan menyediakan maklumat yang diminta oleh pelanggan. Sebagai contoh, penyemak imbas anda menggunakan soket untuk menyambung ke pelayan web apabila anda melawat laman web.
modul socket
Penciptaan soket menggunakan fungsi socket.socket()
:
import socket s = socket.socket(socket_family, socket_type, protocol=0)
argumen:
-
socket_family
: Alamat Keluarga (mis., untuk IPv4,socket.AF_INET
untuk IPv6).socket.AF_INET6
- : Jenis soket (mis.,
socket_type socket.SOCK_STREAM
socket.SOCK_DGRAM
: Biasanya lalai hingga 0. -
Sebaik sahaja anda mempunyai objek soket, anda boleh membina pelayan atau klien menggunakan kaedahnya.
protocol
Membuat pelanggan mudah
Kaedah Pelanggan Utama:
: Menetapkan sambungan TCP.
-
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
Contoh: -
s.connect()
Membina pelayan mudah
Kaedah Pelayan Utama:
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()
: Menetapkan alamat (nama host, port) ke soket.
- : mula mendengar sambungan TCP.
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
- : Menerima sambungan klien TCP.
s.bind()
- Contoh:
s.listen()
- Jalankan klien dan pelayan dalam terminal berasingan untuk komunikasi. Gunakan
s.accept()
(atau arahan yang sama untuk OS anda) untuk memeriksa penggunaan port.
Rangka Kerja Tornado
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()
Tornado adalah kerangka web python dan perpustakaan rangkaian asynchronous. I/O yang tidak menyekatnya mengendalikan banyak sambungan serentak, menjadikannya sesuai untuk pengundian panjang, websocket, dan aplikasi yang memerlukan sambungan yang berterusan. netstat -ntlp
Tornado juga mengintegrasikan dengan
, membolehkan penggunaan kedua -dua perpustakaan dalam gelung acara yang sama.
segerak vs pengaturcaraan asynchronous
import tornado.ioloop import tornado.web class ApplicationHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("""<title>Tornado Framework</title><h2>Welcome to the Tornado framework</h2>""") if __name__ == "__main__": application = tornado.web.Application([ (r"/", ApplicationHandler), ]) application.listen(5001) tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
Pengaturcaraan Synchronous melaksanakan tugas secara berurutan, sementara pengaturcaraan tak segerak membolehkan pelaksanaan tugas serentak tanpa menunggu orang lain selesai. Pengaturcaraan asynchronous adalah berfaedah apabila berurusan dengan operasi I/O yang terikat seperti panggilan API, menghalang kelewatan dan meningkatkan respons aplikasi. Keupayaan asynchronous tornado amat berguna untuk mengendalikan permintaan API berganda secara serentak.
Kesimpulan
Tutorial ini menyediakan asas untuk pengaturcaraan soket di Python dan menunjukkan penciptaan pelayan/pelanggan mudah. Penjelajahan lanjut modul socket
dan tornado akan meningkatkan keupayaan rangkaian anda. Ingatlah untuk berunding dengan dokumentasi Python rasmi untuk maklumat yang lebih terperinci.
(imej output webserver tornado - gantikan dengan url imej sebenar jika tersedia)
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Pengaturcaraan Rangkaian di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.
