python 学习

1. 基本概念

• 数据共享

2. IP地址

• 值：192.168.0.0.1
• 功能：在网络上标记计算机
• 私有 ip
  在众多网络中，国际规定有一部分IP地址用于我们的局域网，即私网IP，不再围为：
  10.0.0.0～10.255.255.255
  172.16.0.0～172.31.255.255
  192.168.0.0.0～192.168.255.255

  注意： IP 地址 127.0.0.1 ～ 127.255.255.255 用于回路测试

3. Linux、Windows查看网卡信息

• Linux
  • sudo ifconfig ens40 up/down
• Windows
  • ipconfig
    lo:本地网卡
    ens40:外网网卡

4. IP地址的分类-ipv4和ipv6介绍

• ipv4 : 0-255.0-255.0-255.1-255
  192.168.0.0.1
  • A 0
  • B 10
  • C 110
  • D 1110 多点广播
  • E 11110 保留

0/255 不能用；1-254用

• ipv6
  fe80::4a3:4ee2:d0cd:f011

5. (重点)端口

• 给出哪个过程？ port
• 端口用端口号标记，端口号用程序标记。

6. 端口分类:知名端口、动态端口
   端口号不是随意使用的，而是按照一定的规定分配的。

• 知名端口:0~1023
• 动态端口:1024~65535

7. socket介绍

• 以前如何通信不同电脑上的过程？
• 创建 socket

import socket # 创建 tcp 套接字 s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) # ... 这里使用套接字的功能(省略)... # 不使用时，关闭套接字 s.close()  # 创建 udp 套接字 s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM) # ... 这里使用套接字的功能(省略)... # 不使用时，关闭套接字 s.close() 

说明：
套接字的使用过程与文件的使用过程非常相似
1.创建套接字
2.使用套接字收/发数据
三、关闭套接字

运行模式

• python3 ***.py
  交互模式
• python3
• ipython3
• （重点）udp 发送数据 demo

• 创建 tcp 套接字
• ** 连接服务器 **
• 发送/接收 数据
• 关闭套接字

#!/usr/bin/env python3
import socket

def main():
	# 创建 tcp 套接字
	tcp_client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

	# 连接服务器
	server_ip = input("请输入服务器的ip:")
	server_port = int(input("请输入服务器的port:"))
	server_addr = (server_ip,server_port)
  tcp_client_socket.connect(server_addr)

	# 发送/接收 数据
	send_data = input("请输入发送的数据:")
	tcp_client_socket.send(send_data.encode("utf-8"))

	# 关闭套接字
	tcp_client_socket.close()


if __name__ == "__main__":
	main()

• socket 创建一个套接字
• bind 绑定 ip和port
• listen 使套接字变为可以被动连接
• accept 等待客户端的连接
• recv/send 接收发送数据

监听套接字负责接收新的套接字
accept产生新的套接字，为客户服务

#!/usr/bin/env python3
import socket

def main():
  # 买个手机(创建套接字 socket)
  tcp_server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

  # 插入手机卡(绑定本地信息 bind)
  tcp_server_socket.bind("",7890)

  # 将手机设置为正常的接听状态 (让默认的套接字由主动变为被动 listen)
  tcp_server_socket.listen(128) # 128同一时刻客户端连接服务器的数量

  # 循环为多个客户端服务
  while True:
    print("等待一个新的客户端的到来。。。")
    # 等待别人的电话的到来（等待客户端的连接 accept)
    new_client_socket,client_addr = tcp_server_socket.accept()

    print("一个新的客户端已经到来%s" % str(client_addr))

    # 循环多次为同一个客户端服务多次
    while True:
      # 接收对方发来的数据
      revc_data = new_client_socket.recv(1024) # 接收1024个字节
      print("客户端发送过来的请求是：%s" % recv_data.decode('gbk'))

      # 如果 recv 解堵塞，那么有2种方式
      # 1. 客户端发送过来数据
      # 2. 客户端调用close导致了 recv 解堵塞
      if revc_data:
        # 回送一部分数据给客户端
        new_client_socket.send("thank you!".encode('gbk'))
      else:
        break

    # 关闭accept返回的套接字，意味着不会再为这个客户端服务
    new_client_socket.close()
    print("已经服务完毕。。。")

  # 如果将监听套接字关闭了，那么会导致不能再吃等待客户端的到来，即 xxxx.accept就会失败
  tcp_server_socket.close()


if __name__ == "__main__":
  main()

文件下载器

#!/usr/bin/env python3
#coding:utf-8
# client
import socket,os
def 

def main():
  # 创建套接字
  tcp_socket = socket.socket()
  # 获取服务器的 ip port
  tcp_socket.connect()
  # 连接服务器

  # 将文件名字发送到服务器
  file_name = input("请输入文件名称:")
  # 接收文件数据

  # 保存接收数据到一个文件中

  # 关闭套接字


if __name__ == "__main__":
  main()

#!/usr/bin/env python3
# coding:utf-8
# server
import socket,os
def 

def main():


if __name__ == "__main__":
  main()

udp 与 tcp
udp: 写信的模型，不安全
tcp: 打电话的模型，比较安全；比较稳定; 采用发送应答机制
— 对比 —

tcp 总结

1. tcp服务器一般情况下都需要绑定，否则客户端找不到这个服务器
2. tcp客户端一般不绑定，因为是主动链接服务器，所以只要确定好服务器的ip、port等信息就好，本地客户端可以随机
3. tcp服务器中通过listen可以将socket创建出来的主动套接字变为被动的，这是做tcp服务器时必须要做的
4. 当客户端需要链接服务器时，就需要使用connect进行连接，udp是不需要链接的而是直接发送，但是tcp必须先链接，只有链接成功才能通信
5. 当一个tcp客户端连接服务器时，服务器端会有1个新的套接字，这个套接字用来标记这个客户端，单独为这个客户端服务
6. listen后的套接字是被动套接字，用来接收新的客户端的链接请求的，而accept返回的新套接字是标记这个新客户端的
7. 关闭listen后的套接字意味着被动套接字关闭了，会导致新的客户端不能够链接服务器，但是之前已经链接成功的客户端正常通信
8. 关闭accept返回的套接字意味着这个客户端已经服务完毕
9. 当客户端的套接字调用close后，服务端会recv解堵塞，并且返回的长度为0，因此可以通过返回数据的长度来区别客户端是否已经下线

• 多任务
  什么叫“多任务”，简单地说，就是操作系统可以同时做多个任务。
• 单核CPU 要实现多任务，通过调度算法实现，如：时间片轮转、优先级调度等；四核CPU相当于4个单核CPU。
• 并发： 任务量大于CPU核数，通过操作系统的各种调度算法，实现多个任务“一起”执行（实际上由于切换任务的速度非常快，只是看上去一起执行，并没有真正的同时执行。）
• 并行： 任务量小于等于CPU核数，级任务是真正的一起执行的。
• 进程
  进程是具有一定独立功能的程序（就是一坨代码，还没有运行时叫程序）关于某个数据集合上的一次运行活动 （是运行的程序），进程是系统进行资源分配的单位。
• 线程
  线程是进程的一个实体，是CPU调度的单位 ，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程基本上不拥有系统资源，只拥有一点运行中必不可少的资源（如：程序计数器、一组寄存器和栈）。
  进程和线程之间的关系： 举个简单的例子：一个手机中运行了好多后台的APP程序，如微信、QQ、支付宝…，其中，一个进程就是运行中的QQ，而QQ中可以跟不同的人进行聊天，每个聊天的窗口就是一个线程，你可以同时跟好多人聊天（即，开好多个聊天窗口，也就是说一个进程中可以由好多线程 ），但是当一个聊天窗口卡死了，QQ就不能运行了（一个线程死掉就等于整个进程死掉 ），只能强制把它关了然后重启，但是你QQ挂了，并不影响你的微信和支付宝的运行（进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，不会对其他进程产生影响 ），同时你可以在不同的聊天窗口发送相同的QQ表情包，但是你不能在微信里发送QQ里的表情包（同进程里的多线程之间共享内存数据，不同进程之间是相互独立的，各有个的内存空间 ）。

#!/usr/bin/env python3
#coding=utf-8
import threading
import time


def sing():
	"""唱歌5秒钟"""
	for i in range(5):
		print("---唱歌---")
		time.sleep(1)

def dance():
	"""跳舞5秒钟"""
	for i in range(5):
		print("---跳舞---")
		time.sleep(1)

def main():
	t1 = threading.Thread(target=sing) # 注意：不能写成 sing();加括号是调用函数，不加括号是找到函数的位置
	t2 = threading.Thread(target=dance)
	t1.start()
	t2.start()

if __name__ == "__main__":
	main()

1. 线程的运行是没有先后顺序的
2. 查看程序中所有线程数量:threading.enumerate()
3. 当调用Thread的时候，不会创建线程;调用start才会运行子线程
4. 延时的话可以保证先运行哪个程序，再运行哪个程序

线程创建的两种方法：

• Thread(target=函数名)；简单优先使用
• 通过继承Thread类完成创建线程；必须定义 run 方法

#!/usr/bin/env python3
#coding=utf-8
import threading
import time


def test1():
	for i in range(5):
		print("----test1---%d---" % i)
		time.sleep(1)

	# 如果创建Thread时执行的函数，运行结束那么意味着 这个子线程结束了....

def main():
	# 在调用Thread之前先打印当前线程信息
	print(threading.enumerate())
	t1 = threading.Thread(target=test1)

    # 在调用Thread之后打印
	print(threading.enumerate())

	t1.start()

    # 在调用start之后打印
	print(threading.enumerate())


if __name__ == "__main__":
	main()

#!/usr/bin/env python3
#coding=utf-8
import threading
import time


def test1():
	for i in range(5):
		print("----test1---%d---" % i)
		time.sleep(1)

	# 如果创建Thread时执行的函数，运行结束那么意味着 这个子线程结束了....

def test2():
	for i in range(10):
		print("----test2---%d---" % i)
		time.sleep(1)

def main():
	t1 = threading.Thread(target=test1)
	t2 = threading.Thread(target=test2)

	t1.start()
	t2.start()

	while True:
		if len(threading.enumerate()) == 1:
			break;
		print(threading.enumerate())
		time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
	main()

import threading
import time


# 通过继承 Thread 类完成创建线程
class MyThread(threading.Thread):
  def run(self):
    for i in range(3):
      time.sleep(1)
      msg = "I'm"+self.name+'@'+str(i) # name属性中保存的是当前线程的名字
      print(msg)

    self.login()

  def login(self):
    print("---login---")

if __name__ == '__main__':
  t = MyThread()
  t.start()

• 多线程共享全局变量
  在一个函数中对全局变量进行修改的时候，到底是否需要使用global进行说明。
  要看是否对全局变量的执行指向进行了修改，
  如果修改了执行，即让全局变量指向了一个新的地方，那么必须使用 global
  如果，仅仅是修改了指向空间中的数据，此时不用必须使用global

import threading
import time

g_num = 100

def test1():
	global g_num
	g_num += 1
	print("---in test1 g_num=%d ---" % g_num)

def test2():
    print("---in test2 g_num=%d ---" % g_num)

def test3(temp):
	temp.append(33)
	print("---in test3 g_num=%s ---" % str(temp))

g_nums = [11, 22]
def main():
	# target 指定将来 这个线程去那个函数执行代码
	# args 指定将来调用函数的时候传递什么数据过去
	t1 = threading.Thread(target=test1)
	t2 = threading.Thread(target=test2)
	t3 = threading.Thread(target=test3, args=(g_nums,))  # 元组

	t1.start()
	time.sleep(1)

	t2.start()
	time.sleep(1)

	t3.start()

	print("---in main thread g_num=%d ---" % g_num)


if __name__ == "__main__":
	main()

• 创建线程时指定传递的参数、多线程共享全局变量的问题
  1. 资源竞争

import threading
import time

# 假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，t1和t2都各对g_num加10次，g_num的最终的结果应该为20。

# 但是由于是多线程同时操作，有可能出现下面情况：

# 1、在g_num=0时，t1取得g_num=0。此时系统把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2也获得g_num=0
# 2、然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num，使得g_num=1
# 3、然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。
# 4、这样导致虽然t1和t2都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1

g_num = 0

def test1(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1
	print("---in test1 g_num=%d ---" % g_num)

def test2(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1
	print("---in test2 g_num=%d ---" % g_num)

def main():
	"""开启两个线程，修改同一个全局变量"""
	t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
	t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

	t1.start()
	t2.start()

	time.sleep(5)

	print("---in thread g_num=%d ---" % g_num)


if __name__ == "__main__":
	main()