京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
本文实例讲述了python网络编程之数据传输UDP实现方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
一、问题:
你觉得网络上像msn,qq之类的工具在多台机器之间互相传输数据神秘吗?你也想玩一下在两台机器之间传数据吗?今天让python告诉我们基本原理吧,当然只是做简单的了解,实际情况复杂的多。
我们今天用python实现一个简单的udp程序。
二、程序实现:
1) 使用模块
(socket)套接字模块: 套接字模块是一个非常简单的基于对象的接口,它提供对低层BSD套接字样式网络的访问 。使用该模块可以实现客户机和服务器套接字。
所谓的套接字是为特定网络协议(例如TCP/IP,ICMP/IP,UDP/IP等)套件对上的网络应用程序提供者提供当前可移植标准的对象。 它们允许程序接受并进行连接,如发送和接受数据。为了建立通信通道,网络通信的每个端点拥有一个套接字对象极为重要 。
2) 建立服务器
第1步:创建socket对象
s = socket.socket(family,type)
family 的值可以是AF_UNIX(unix域,用于同一台机器上的进程间通讯),也可以是AF_INET(对应于ip协议的TCP或UDP)
Type参数的值可以是: SOCK_STREAM(流套接字)或者 SOCK_DGRAM(数据报文套接字),SOCK_RAW(raw套接字)。
我们这里使用udp数据报文套接字;
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
第2步:将socket绑定到指定地址上:s.bind(address),address 必须是一个双元素组,(host,port)
我们这里绑定本机8081端口: s.bind(("", port))
第3步:调用recvfrom方法接收客户端发来的数据,recvfrom方法需指定可接收的最大数据量。将返回数据内容和客户端地址;
import socket
port = 8081
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.bind(("", port))
print "waiting on port:", port
while True:
data, addr = s.recvfrom(1024)
print "Received:", data, "from", addr
3) 客户端建立
建立客户端很简单,只用创建套接字对象,指定端口,调用sendto方法传输数据就ok了,如下;
import socket
port = 8081
host = "localhost"
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.sendto("Hello! It's working.", (host, port))
使用数据报方式发送简短的文本信息是非常简单的,如果你想要可靠的传输数据,这种方法是不可行,如果服务器不可用,信息就会丢失,下一节将学习如何使用tcp协议来传输信息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14