24.Python 网络编程:socket编程

简介: 24.Python 网络编程:socket编程

1.认识TCP/IP

计算机网络就是把各个计算机连接在一起,在网络中的计算机可以互相通信。

网络编程是如何在程序中实现两台计算机的通信。

网络通信是两台计算机上的两个进程之间的通信。

为了把全世界的所有不同类型的计算机都连接起来,就必须规定一套全球通用的协议,互联网协议包含了上百种,但最重要的有TCP和IP协议。

TCP/IP 协议被分为4层:应用层、传输层、网络层、接口层:

  • 应用层协议有HTTP、FTP、SMTP等,用来接收来自传输层的数据或按不同应用要求及方式将数据传输至传输层。
  • 传输层协议有UDP、TCP,实现数据传输与数据共享。
  • 网络层协议有ICMP、IP、IGMP,主要负责网络中的数据包的传送等。
  • 接口层协议有ARP、RARP,主要提供链路管理、错误检测、对不同通信媒介有关信息细节问题进行有效处理等。

通信双方必须知道对方的标识,互联网每个计算 机的唯一标识就是IP地址。如果一台计算机同时接入两个或更多的网络,如路由器,就要有两个或多个IP地址。所以,IP地址对应的实际上是计算机的网络接口,通常是网卡。

TCP协议是建立IP协议之上的,负责在两台计算机之间建立可靠连接,保证数据包按顺序到达。TCP协议会通过握手建立连接,然后对每个IP包编号,确保对方按顺序收到,如果包丢掉了,就自动重发。

2.socket编程

socket 是应用层与传输层、网络层之间进行通信的中间软件抽象层,是一组接口,把复杂的TCP/IP协议隐藏在socket接口后面,对用户来说,一组简单的接口就是全部,调用socket接口函数去组织数据,以符合指定的协议,这样网络间的通信业就简单了许多。


Python 提供了两个基本的socket处理模块。

  • socket:提供了标准的BSD Sockets API,可以访问底层操作系统socket接口的全部方法。
  • socketsever:提供了服务器中心类,可以简化网络服务器的开发。

2.1 使用socket

服务器

服务器端进程需要申请套接字,然后绑定套接字进行监听。当有客户端发送请求,则接收数据并进行处理,处理完后对客户端进行响应。

  1. 创建套接字
import socket
# socket模块的socket()函数能创建socket对象
socket.socket([family[,type[,proto]]])
'''
family:设置套接字种族,包括AF_UNIX和AF_INET,常用AF_INET选项。
type:设置套接字类型。
proto:协议类型,默认为0,一般不填。
'''
s1 = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) # 网络通信,协议类型
  1. 绑定套接字
s1.bind(address) # address 地址必须是一个元组:(host,port)
s1.bind((host,port))
  1. 监听套接字
s1.listen(backlog) # backlog指定最多允许多少个客户端连接服务器
  1. 等待接受连接
connection,address = s1.accept() # 阻塞状态


  1. 处理阶段
# 数据以字节串格式返回,bufsize指定最多可以接受的数量。
connection.recv(bufsize[,flag]) 
# 发送给连接的客户端套接字
connection.send(string[,flag])
  1. 关闭连接
s1.close()

客户端

客户端只需要申请一个套接字,然后通过套接字连接到服务器端,建立连接之后就可以通信。

  1. 创建套接字socket对象。
import socket # 导入socket模块
s2 = socket.socket()  # 实例化socket 对象
  1. 连接到服务器端。
s2.connect(address) # address 地址必须是一个元组:(host,port)
  1. 处理阶段。
# 数据以字节串格式返回,bufsize指定最多可以接受的数量。
s2.recv(bufsize[,flag])  
# 将参数string包含的字节串发送到服务器端
s2.send(string[,flag]) 
  1. 关闭连接。
s2.close()


示例:使用socket模块构建一个网络通信服务。

# 新建server.py,输入以下命令,作为服务器端响应文件
import socket
# 创建服务端服务
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
s.bind(('localhost',6999)) # 绑定要监听的端口,本地计算机6999
s.listen(5) # 开始监听,使用5个连接排队
while True:
    conn,addr = s.accept()
    print(conn,addr) # 输出连接信息
    try:
        data = conn.recv(1024) # 接收数据
        print('recive:',data.decode()) # 解码
        conn.send(data.upper()) # 发送数据
        conn.close() # 关闭连接
    except:
        print('出现异常')
        break
# 新建client.py,输入以下命令,作为客户端请求文件
import socket
c = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
c.connect(('localhost',6999)) #
msg = '欢迎新同学!'
c.send(msg.encode('utf-8')) # 发送一条信息,将字符串转换为字节流
data = c.recv(1024) # 接收信息,大小为1024字节
print('recv:',data.decode()) # 输出接收信息
c.close() # 关闭

2.2 使用socketserver

socketserver模块封装了socket模块和select模块,使用多线程处理多个客户端的连接,使用select模块处理高并发访问。

  • 服务类:提供了建立连接的过程,如绑定、监听、运行等。
  • 请求处理类:专注于如何处理用户发送的数据

服务类

服务类包含5种类型:

  • BaseServer:不直接对外服务。
  • TCPServer:针对TCP套接字流。
  • UDPServer:针对UDP数据报套接字。
  • UnixStreamServer和UnixDatagramServer:针对Unix域套接字,不常用。

请求处理类

socketserver 模块提供请求处理类BaseRequestHandler, 以及派生类StreamRequestHandler(处理流式套接字)和DatagramRequestHandler(处理数据报套接字)。请求处理类有3种方法:

  • setup():在handle()之前被调用,执行处理请求前的初始化操作,默认不做任何事情。
  • handle():执行与处理请求相关的工作。
  • finish():在handle()之后调用,执行处理完请求后的清理操作,默认不做任何事情。

使用socketserver创建一个服务,具体步骤如下:

  1. 创建一个请求处理类,选择StreamRequestHandler或DatagramRequestHandler作为父类,也可以选择BaseRequestHandler作为父类,并重写handle()方法。
  1. 实例化一个服务类对象,并将服务的地址和第1步创建的请求处理类传递给它。
  2. 调用服务类对象的handle_request()或server_forever()方法开始处理请求。

示例:使用socketserver模块构建一个网络通信服务。

# 新建server1.py,输入以下命令,作为服务器端响应文件
import socketserver
class MyTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler): # 自定义请求处理类
    def handle(self): # 重写handle()方法
        try:
            while True:
                self.data = self.request.recv(1024) # 接收数据
                print(self.client_address,self.data)  # 打印数据
                if not self.data: # 如果没有接收到数据
                    print('连接丢失')
                    break # 结束轮询
                self.request.sendall(self.data.upper()) # 向客户端响应数据
        except Exception as e:
            print(self.client_address,'连接断开')
        finally:
            self.request.close() # 关闭
    def setup(selfself): # 重写setup()方法
        print('setup被执行')
    def finish(self): # 重写finish()方法
        print('finish被执行')
if __name__ == "__main__":
    s = socketserver.TCPServer(('localhost',9999),MyTCPHandler)
    s.serve_forever()
# 新建client1.py,输入以下命令,作为客户端请求文件
import socket
c = socket.socket()
c.connect(('localhost',9999)) # 连接到服务器
while True:
    cmd = input('是否退出(y/n)').strip() # 是否退出
    if len(cmd)==0:
        continue
    if cmd=='y' or cmd=='Y': # 退出交流
        break
    c.send(cmd.encode()) # 发送信息
    cmd_res=c.recv(1024) # 接收信息
    print(cmd_res.decode()) # 打印信息
c.close() # 关闭

相关文章
|
11天前
|
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。
142 55
|
1月前
|
Python
Python中的异步编程:使用asyncio和aiohttp实现高效网络请求
【10月更文挑战第34天】在Python的世界里,异步编程是提高效率的利器。本文将带你了解如何使用asyncio和aiohttp库来编写高效的网络请求代码。我们将通过一个简单的示例来展示如何利用这些工具来并发地处理多个网络请求,从而提高程序的整体性能。准备好让你的Python代码飞起来吧!
77 2
|
1月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
113 6
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,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37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
110 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习入门:用Python构建你的第一个神经网络
在人工智能的海洋中,深度学习是那艘能够带你远航的船。本文将作为你的航标,引导你搭建第一个神经网络模型,让你领略深度学习的魅力。通过简单直观的语言和实例,我们将一起探索隐藏在数据背后的模式,体验从零开始创造智能系统的快感。准备好了吗?让我们启航吧!
52 3
|
26天前
|
网络安全 Python
Python网络编程小示例:生成CIDR表示的IP地址范围
本文介绍了如何使用Python生成CIDR表示的IP地址范围,通过解析CIDR字符串,将其转换为二进制形式,应用子网掩码,最终生成该CIDR块内所有可用的IP地址列表。示例代码利用了Python的`ipaddress`模块,展示了从指定CIDR表达式中提取所有IP地址的过程。
40 6
|
29天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
52 8
|
28天前
|
数据采集 XML 存储
构建高效的Python网络爬虫:从入门到实践
本文旨在通过深入浅出的方式,引导读者从零开始构建一个高效的Python网络爬虫。我们将探索爬虫的基本原理、核心组件以及如何利用Python的强大库进行数据抓取和处理。文章不仅提供理论指导,还结合实战案例,让读者能够快速掌握爬虫技术,并应用于实际项目中。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
84 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
63 3