Python之Socket网编之前已经聊过了,这里不想过多赘述.复习的话可以跳转之前的学习界面

这里主要说一下遗忘的点

多线程的创建时机

服务端的套接字会在什么时候阻塞

服务端套接字.accept()接收到的是什么东西

Answer

回答一下上面的问题:

多线程应该放到死循环中创建,例如while True, 因为一台服务器要维护多个与客户端的连接,将

sock, addr = server.accept()和threading.Thread(target=xxx, args=(socket_io,)).start()放到一起,每当出现新的客户端连接就创建一个线程

什么时候阻塞: 比如服务端创建了一个套接字: server = socket.socket()会在两个地方阻塞

socket_io, address = server.accept()这里等待客户端连接会阻塞

bytes_data = socket_io.recv(1024)等待客户端发送数据的时候也会阻塞

socket_io, address = server.accept()会接收到的东西为

一个连接管道(set集合形式) socket_io

<socket.socket fd=696, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=0, laddr=(‘127.0.0.1’, 8000), raddr=(‘127.0.0.1’, 59815)>

一个客户端的ip地址(元组形式)和浏览器端口号 address

<class ‘tuple’>: (‘127.0.0.1’, 59815)

Socket多线程

多线程和多进程不是第一次接触了, 实用场景也很多,这里和Socket结合实现一台服务器和多客户端通信.

导包进程(import multiprocessing)/线程(import threading)

创建线程 threading.Thread(target=x’x’x, args=(socket_io,)).start()

Demo

import socket
import json
import threading

def chat(socket_io):
    while True:
        # 等待客户端发送数据(阻塞)
        bytes_data = socket_io.recv(1024)
        print(bytes_data.decode())

        info = input('输入对客户端的话: ')
        if info == 'exit':
            break
        socket_io.send(info.encode())
    # 关闭通道
    socket_io.close()
if __name__ == '__main__':
    # 创建服务端套接字
    server_socket = socket.socket()
    # 将服务端套接字绑定到指定的ip和端口
    server_socket.bind(("localhost", 8000))
    # 设置监听, 最大连接个数为128
    server_socket.listen(128)
    while True:
        # 获取和客户端的通道, 以及对方的ip, 阻塞等待客户端连接
        socket_io, address = server_socket.accept()
        # 开启多线程调用函数去聊天
        threading.Thread(target=chat, args=(socket_io,)).start()

FastAPI框架

什么是FastAPI?

简单讲FastAPI就是把做web开发所需的相关代码全部简化, 我们不需要自己实现各种复杂的代码, 例如多任务,路由装饰器等等. 只需要调用FastAPI提供给我们的函数, 一调用就可以实现之前需要很多复杂代码才能实现的功能.

FastAPI的特点

性能快：高性能，可以和NodeJS和Go相提并论
快速开发：开发功能速度提高约200%至300%
更少的Bug：
Fewer bugs: 减少40%开发人员容易引发的错误
直观：完美的编辑支持
简单: 易于使用和学习，减少阅读文档的时间
代码简洁：很大程度上减少代码重复。每个参数可以声明多个功能，减少bug的发生
标准化：基于并完全兼容API的开发标准：OpenAPI（以前称为Swagger）和JSON Schema

FastAPI安装

安装方式1:
- 安装fastapi
  - pip install fastapi
- 如果用于生产，那么你还需要一个ASGI服务器，如Uvicorn或Hypercorn
  - pip install uvicorn
安装方式2 :

选择File->Settings->解释器(直接选择阿里镜像源/清华镜像源)

FastAPI使用

ImportError: cannot import name Deque

写完程序一跑,Python不讲码德给我报错了,欺负我这个Python3.6低版本的编译器是吧, 升级,给我升到3.8.

解释: 这个Deque的错误是由于FastAPI需要3.7以上的Python解释器,而我之前大学用的是3.6的,版本有点老了.

Demo

mport uvicorn
from fastapi import FastAPI
#初始化 FastAPI 框架
from fastapi import Response

app = FastAPI()


#编写函数--处理浏览器请求(当客户端请求login.html页面的时候就返回下面的打开文件)
@app.get("/login.html")
def login():
   # 打开文件
   file =  open("login.html",encoding='utf-8')
   # 读取文件内容
   str_data = file.read()
   # 将文件内容以html的形式,当客户端通过get请求指定路径的时候就返回如下内容
   return Response(content=str_data,media_type='text/html')

#编写函数--处理浏览器请求
@app.get("/regist.html")
def regist():
   file =  open("regist.html",encoding='utf-8')
   str_data = file.read()
   return Response(content=str_data,media_type='text/html')


#启动服务器,绑定端口
uvicorn.run(app,host='127.0.0.1',port=8000)