02-基于TcpListenter的Web服务器

本文介绍了一个基于TcpListener实现的简易Web服务器。该服务器监听特定端口,接收并处理HTTP请求,返回简单的HTML页面作为响应。文章详细展示了如何创建端点、设置监听、读取请求以及构建HTTP响应。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

using System;
using System.Net;
using System.Net.Sockets;


namespace _02_基于TcpListenter的Web服务器
{
    class SimpleSocketListener
    {
        public void Run()
        {
            //取得本机的loopback 网络地址,即127.0.0.1
            IPAddress address = IPAddress.Loopback;
            //创建可以访问的端点,49152 表示端口
            IPEndPoint endPoint = new IPEndPoint(address, 49152);
            // 创建 TCP 监听器
            TcpListener newserver = new TcpListener(endPoint);
            newserver.Start();
            Console.WriteLine("开始监听, 端口号:{0}.", endPoint.Port);
            while (true)
            {
                // 等待客户端连接
                TcpClient newclient = newserver.AcceptTcpClient();
                Console.WriteLine("已经建立连接!");
                // 得到一个网络流
                NetworkStream ns = newclient.GetStream();
                // 处理过程中使用 UTF-8 编码
                System.Text.Encoding utf8 = System.Text.Encoding.UTF8;
                byte[] request = new byte[4096];
                int length = ns.Read(request, 0, 4096);
                string requestString = utf8.GetString(request, 0, length);
                Console.WriteLine(requestString);


                // 状态行
                string statusLine = "HTTP/1.1 200 OK\r\n";
                byte[] statusLineBytes = utf8.GetBytes(statusLine);
                // 准备发送到客户端的网页
                string responseBody
                    = @"<html>
                            <head><title>From TcpListener Server</title></head>
                            <body><h1>Hello, world.</h1></body>
                        </html>";
                byte[] responseBodyBytes = utf8.GetBytes(responseBody);
                // 回应的头部
                string responseHeader =
                    string.Format(
                        "Content-Type: text/html; charset=UTF-8\r\nContent-Length: {0}\r\n",
                        responseBody.Length
                        );
                byte[] responseHeaderBytes = utf8.GetBytes(responseHeader);


                // 输出回应的状态行
                ns.Write(statusLineBytes, 0, statusLineBytes.Length);
                // 输出回应的头部
                ns.Write(responseHeaderBytes, 0, responseHeaderBytes.Length);
                // 输出回应头部与内容之间的空行
                ns.Write(new byte[] { 13, 10 }, 0, 2);
                // 输出内容部分
                ns.Write(responseBodyBytes, 0, responseBodyBytes.Length);


                // 关闭与客户端的连接
                newclient.Close();


                if (Console.KeyAvailable)
                    break;
            }
            // 关闭服务器
            newserver.Stop();
        }
    }
}
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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