python -- socket

本文详细介绍了socket编程的基础知识,包括socket的创建、绑定、监听、连接等核心操作,并解释了不同类型的socket及其应用场景。

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1、socket语法

sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM, 0)

参数一:socket.AF_INET (IPV4), socket.AF_INET6 (ipv6)

参数二:socket.SOCK_STREAM 流式socket, for TCP

              socket.SOCK_DGRAM  数据报文,for udp

              socket.SOCK_RAW   原始套接字,普通套接字无法处理imcp、igmp等报文,socket_raw可以;

              socket.SOCK_RDM 可靠的UDP形式,保证交付的数据报但不保证顺序

              SOCKET.SOCK_SEQPACKET  可靠连续数据包服务

参数三:协议:

            默认为0,系统自动根据地址格式和套接字类别自动选择,也可以指定。

2、相关语法:

a、sk.bind(address):将套接字绑定到指定地址,address是IP+Port元组形式;
b、sk.listen(bakclog):开始监听传入的连接,在没有拒绝连接前的最大连接数;
c、sk.setblocking(bool):默认为True-阻塞,如果设置为False,如果accept和recv没有数据就会报错
d、sk.accept():接受连接并返回conn,adress元组,其中conn为套接字对象,可以用来发送和接受套接字数据;
e、sk.connect(addr):连接套接字
f、sk.connect_ex(addr):与connect类似,有返回值,成功为0,如果失败返回相应失败码
g、sk.close():关闭套接字
h、sk.recv(buffsize):接收套接字数据,返回字符串
i、sk.recvfrom(buffsize):与recv类似,返回字符串+地址
j、sk.send(string):将string发送到套接字,返回值是发送字节的数量,可能小于string,因为可能尚未完全发送完成;
k、sk.sendall(string):将string全部发送至套接字,发送完成后再返回值
l、sk.sendto(string,address):将string发送至套接字,指定发送的客户端地址,用于UDP数据报传输
m、sk.settimeout(timeout):设置套接字超时时间
n、sk.getpeername():返回套接字远程连接地址
o、sk.getsockname():返回套接字本地地址
p、sk.fileno():返回套接字文件描述

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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