静态服务器--动态页面 (python)

本文介绍了一个使用Python实现的简易HTTP服务器代码,通过socket模块接收客户端请求,并根据请求返回相应的文件内容或错误信息。该服务器能够解析HTTP请求头,判断请求的资源路径,支持基本的GET请求处理。
#__author:   han-zhang
#date:  2019/1/5 11:30

import socket
import re

def request_handers(client_socket,client_addr):
    print(client_addr,"连接 success")
    #接受客户端请求
    recv_data=client_socket.recv(1024).decode("utf-8")
    # print(type(recv_data))
    #以行分割请求头信息
    client_request_headers = recv_data.splitlines()
    #循环遍历行信息并打印
    for line in client_request_headers:
        print(line)

    #判断客户端行为
    http_request_headers = client_request_headers[0]
    print(http_request_headers)
    #GET / HTTP/1.1
    #GET /login HTTP/1.1
    file_name = re.match(r"[^/]+(/[^ ]*) ",http_request_headers).group(1)

    print(file_name)

    #判断请求内容
    if file_name == "/":
        new_file_name = "/index.html"
    else:
        #.html市演示过程创建的,正常服务器中请慎重

        new_file_name = "file_name"

    #尝试发送
    try:
        f = open(new_file_name,'rb')
    except:
        #页面不存在
        response_headers = "HTTP/ 404 not found\n\r"
        response_headers += "\n\r"
        response_body = '''
        Snow
(February 1936)

North country scene:
A hundred leagues locked in ice,
A thousand leagues of whirling snow.
Both side of the Great Wall
One single white immensity.
The Yellow River's swift current
Is stilled from end to end.
The mountains dance silver snakes
And the highland charge like wax-hued elephants.
Vying with heaven in stature.
On a fine day, the land,
Clad in white, adorned in red,
Crows more enchanting.

This land so rich in beauty
Has made countless heroes bow in homage.
But alas! Qin Shihuang and Han Wudi
Were lacking in literary grace,
And Tang Taizong and Song Taizu
Had little poetry in their souls;
That proud son of Heaven,
Genghis Khan,
Knew only shooting eagles, bow outstretched.
All are past and gone!
For truly great men
Look to this age alone.
        '''
    else:
        #页面存在
        response_headers = "HTTP/ 200 OK\r\n"
        response_headers += "\r\n"
        response_body = f.read()
    finally:
        client_socket.sendall(response_headers.encode('utf-8'))
        client_socket.sendall(response_body.encode('utf-8'))
        client_socket.close()






def main():
    #实例化套接字
    server_socket = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
    #绑定地址端口
    server_socket.bind(("localhost",8000))
    #监听
    server_socket.listen(10)

    while True:
        #会话阻塞
        client_socket, client_addr =server_socket.accept()
        request_handers(client_socket, client_addr)



if __name__ == "__main__":
    main()

未经笔者允许,不得转载

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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