实验三-20222314陈振烨 Socket编程

落影_ 2023-06-07 19:00:34

20222314 陈振烨《Python程序设计》实验三报告

课程:《Python程序设计》
班级: 2223
姓名: 吴昊宇
学号:20222314
实验教师:王志强
实验日期:2023年4月20日
必修/选修: 公选课

1.实验内容

创建服务端和客户端,服务端在特定端口监听多个客户请求。客户端和服务端通过Socket套接字(TCP/UDP)进行通信。

2. 实验过程及结果

#客户端
import socket

# 创建套接字对象,AF_INET基于TCP/UDP通信,SOCK_STREAM以数据流的形式传输数据,这里就可以确定是TCP了
server = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM)

# 绑定ip地址和端口,127.0.0.1代表回环地址,只能当前计算机访问
server.bind(('127.0.0.1',8080))

# 建立半链接池,允许存放5个请求
server.listen(5)

# 等待建立连接请求,会返回两个值,一个是连接会话,一个是连接的客户端IP与端口
conn,ip_addr = server.accept()

while True:
    # 接收客户端传递的数据,不能超过1024字节
    res = conn.recv(1024)

    # 将客户端的数据接收到以后,转换成大写再编码后发送给客户端
    conn.send(res.decode('utf-8').upper().encode('utf-8'))

    # 注意:close不能放在这里面,因为在这里面的话,只能一次后就关闭了

# 关闭与客户端的连接
conn.close()

# 关闭套接字
server.close()

 

#客户端
import socket

# 创建套接字对象,AF_INET基于TCP/UDP通信,SOCK_STREAM以数据流的形式传输数据,这里就可以确定是TCP了
client = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM)

# 连接服务端
client.connect(('127.0.0.1',8080))

while True:
    inp = input('>>>:').strip()
    # 向服务端发送数据,需要转换成Bytes类型发送
    client.send(inp.encode('utf-8'))

    # 接收服务端回应给客户端的数据,不能超过1024字节
    res = client.recv(1024)

    print(res.decode('utf-8'))

# 套接字关闭
client.close()

运行结果:

先启动服务端

再启动客户端

 思考与反思:

    刚开始我并没有采用127.0.0.1来作为链接端口,而是采用了我电脑的ip(之前尝试过使用同学的ip,但是需要防火墙关闭,就没让我南京的同学以为我号被盗了是骗子说啥也不信,就没继续操作下去),但是仍然出现了拒绝链接的反馈,我使用nmap扫描了自己的端口,并没有问题,防火墙我也关了,至于为什么不行我还是没搞清楚,可能是因为权限不够?需要root权限?我还是不懂,这也是我本次试验的遗憾。当然,换成127.0.0.1(默认连自己)之后就可以了,也不需要做什么开防火墙权限和自定义可接受协议之类的杂活

感悟:socket其实并不是一门只能基于python的通信方式,它可以依赖于大多数语言,以后希望有机会可以实现更多的通信项目,加强自己对于通信领域的理解(虽然我不是通信专业的哈哈哈)

 

...全文
505 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

144

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
开展Python教学和技术交流
python 高校 北京·丰台区
社区管理员
  • blackwall0321
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧