selectors 模块

本文介绍了一个基于Python的非阻塞I/O服务器实现方案,利用socket和selectors模块完成客户端与服务器之间的通信。服务器能够接受来自客户端的消息并将其回传,同时客户端可以持续发送消息到服务器。

server.py

import socket
import selectors

sel = selectors.DefaultSelector()  # 创建selectors对象,它会自动根据操作系统选择使用select,pool 还是epool


def accept(sock, mask):
    conn, addr = sock.accept()
    print('accepted', conn, 'from', addr)
    conn.setblocking(False)
    sel.register(conn, selectors.EVENT_READ, read)


def read(conn, mask):
  try:   data
= conn.recv(1000)   if not data:
       raise Exception
print('echoing', repr(data), 'to', conn) conn.send(data) except Exception as e: print('closing', conn) sel.unregister() conn.close() sock = socket.socket() sock.bind(('localhost', 8080)) sock.listen(100) sock.setblocking(False) sel.register(sock, selectors.EVENT_READ, accept) # 将sock对象跟accept做一个绑定,只要有sock对象有活动,就直接调用accept方法 while True: events = sel.select() # 使用selectors对象进行监听 for key, mask in events: # callback = key.data callback(key.fileobj, mask)

client.py

import socket

sk = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sk.connect(('localhost', 8080))
while True:
    inp = input('>>').strip()
    sk.sendall(inp.encode('utf-8'))
    data = sk.recv(1024)
    print(data.decode('utf-8'))

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dangrui0725/p/9502381.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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