24、Python网络编程中的套接字与服务器开发

Python网络编程中的套接字与服务器开发

1. 套接字基础

套接字是利用操作系统网络交互能力的关键组件,可看作客户端与服务器之间的点对点通信通道。其起源于20世纪80年代伯克利的Unix系统,用于实现进程间通信,功能类似于邮件或电话通信,即使进程位于不同机器也能相互通信。

1.1 通信要素

两个应用程序要进行通信,需要以下要素:
- 服务器(监听者) :始终在特定端口监听通信。
- 客户端 :通常通过端口连接到服务器,发送请求并等待响应。
- 传输通道 :服务器的入口端口和客户端的出口端口。
- 协议 :通信的规则,两个应用程序必须按此规则编程才能相互响应。

1.2 套接字应用类型
  • 服务器 :等待客户端连接的应用程序。
  • 客户端 :连接到服务器的应用程序。
  • 客户端/服务器 :兼具客户端和服务器功能的应用程序,如聊天应用,既能向其他应用发送消息,也能接收其他应用的消息。
1.3 通信类型
  • 本地通信 :应用程序在同一台计算机上,使用IP地址127.0.0.1或localhost。
  • 远程通信 :应用程序在不同
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究教育: 支持计算机视觉环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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