Python网络编程基础(Socket编程)asyncio库的使用

简介: 【4月更文挑战第12天】在Python的网络编程中,除了直接使用底层的Socket API,还有许多高级的网络编程库可以帮助我们更简洁、高效地构建网络应用。这些库通常提供了异步IO、事件循环、协议支持等功能,使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现。其中,`asyncio`库是Python 3中引入的一个强大的异步IO库,它为我们提供了编写异步代码的基础设施。

asyncio库的核心概念是协程(coroutine)和事件循环(event loop)。协程是一种用户态的轻量级线程,它可以在执行过程中挂起和恢复,而不会阻塞整个程序的执行。事件循环则负责调度协程的执行,它会在协程挂起时切换到其他协程,从而实现并发执行。

下面是一个使用asyncio库实现的简单TCP回显服务器的示例:

import asyncio

async def handle_echo(reader, writer):
    data = await reader.read(100)  # 异步读取数据
    message = data.decode()
    addr = writer.get_extra_info('peername')
    print(f"Received {len(data)} bytes from {addr}")

    print(f"Sending: {message}")
    writer.write(data)  # 异步发送数据
    await writer.drain()  # 等待所有数据发送完毕

    print("Close the connection")
    writer.close()

async def main():
    server = await asyncio.start_server(handle_echo, '127.0.0.1', 8888)

    addr = server.sockets[0].getsockname()
    print(f'Serving on {addr}')

    async with server:
        await server.serve_forever()

# Python 3.7+ 可以使用下面的方式运行事件循环
asyncio.run(main())

在这个示例中,我们首先定义了一个异步函数handle_echo,它负责处理每个客户端的连接。在函数中,我们使用await reader.read(100)来异步读取客户端发送的数据,然后解码并打印出来。接着,我们使用writer.write(data)来异步发送数据回客户端,并使用await writer.drain()来确保所有数据都发送完毕。最后,我们关闭连接。

main函数中,我们使用asyncio.start_server来创建一个TCP服务器,并指定handle_echo作为处理函数。然后,我们打印出服务器的地址和端口,并使用await server.serve_forever()来启动服务器并等待连接。最后,我们使用asyncio.run(main())来运行整个程序的事件循环。

需要注意的是,asyncio库的使用需要Python 3.5及以上版本,并且在使用异步函数时,需要使用async def来定义函数,并在调用时使用await关键字。此外,asyncio库还提供了许多其他功能,如异步任务、定时器、锁等,可以进一步丰富我们的异步编程能力。

通过使用asyncio库,我们可以更加简洁、高效地构建出异步网络应用。它不仅可以提高程序的并发性能,还可以使代码更加清晰易读。因此,在实际开发中,我们应该充分利用asyncio库的优势,来构建出更加优秀的网络应用。

相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
【PSO-LSTM】基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
|
2月前
|
存储 监控 算法
基于 Python 跳表算法的局域网网络监控软件动态数据索引优化策略研究
局域网网络监控软件需高效处理终端行为数据,跳表作为一种基于概率平衡的动态数据结构,具备高效的插入、删除与查询性能(平均时间复杂度为O(log n)),适用于高频数据写入和随机查询场景。本文深入解析跳表原理,探讨其在局域网监控中的适配性,并提供基于Python的完整实现方案,优化终端会话管理,提升系统响应性能。
62 4
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
777 55
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
本文探讨了基于图的重排序方法在信息检索领域的应用与前景。传统两阶段检索架构中,初始检索速度快但结果可能含噪声,重排序阶段通过强大语言模型提升精度,但仍面临复杂需求挑战
120 0
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
|
5月前
|
数据采集 存储 监控
Python 原生爬虫教程:网络爬虫的基本概念和认知
网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序,广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库(如 requests、BeautifulSoup、Scrapy)和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而,在使用爬虫时需注意法律与道德问题,例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据,以确保爬虫技术健康有序发展。
658 31
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)", "蜜蜂(bees)", "甲虫(beetle)", "毛虫(catterpillar)", "蚯蚓(earthworms)", "蜚蠊(earwig)", "蚱蜢(grasshopper)", "飞蛾(moth)", "鼻涕虫(slug)", "蜗牛(snail)", "黄蜂(wasp)", "象鼻虫(weevil)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Djan
346 1
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
472 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
|
6月前
|
监控 算法 安全
公司电脑网络监控场景下 Python 广度优先搜索算法的深度剖析
在数字化办公时代,公司电脑网络监控至关重要。广度优先搜索(BFS)算法在构建网络拓扑、检测安全威胁和优化资源分配方面发挥重要作用。通过Python代码示例展示其应用流程,助力企业提升网络安全与效率。未来,更多创新算法将融入该领域,保障企业数字化发展。
137 10
|
6月前
|
机器学习/深度学习 API Python
Python 高级编程与实战:深入理解网络编程与异步IO
在前几篇文章中,我们探讨了 Python 的基础语法、面向对象编程、函数式编程、元编程、性能优化、调试技巧、数据科学、机器学习、Web 开发和 API 设计。本文将深入探讨 Python 在网络编程和异步IO中的应用,并通过实战项目帮助你掌握这些技术。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多