Índice de contenido
Tenga en cuenta que la aplicación cliente anterior no necesita cambiar en absoluto; el servidor los cambios están ocultos para el cliente. Sin embargo, este sigue siendo un servidor de un solo subproceso. Podemos muy simplemente convertirlo en un servidor de subprocesos múltiples (uno que puede manejar múltiples solicitudes al mismo tiempo) por mezclando socketserver.ThreadingMixIn en TCPServer. Esto puede hacerse definiendo una nueva clase que no es más que una clase que se extiende tanto importar servidor de sockets clase MiTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler): """ La clase RequestHandler para el servidor. """ def init(self, solicitud, dirección_cliente, servidor): print(‘Configurar nombres y oficinas’) auto.direcciones = {‘JOHN’: ‘C45’, ‘DENISE’: ‘C44’, ‘PHOEBE’: ‘D52’, ‘ADÁN’: ‘B23’} super().init(solicitud, dirección_cliente, servidor) manejar def (auto): imprimir (‘En el identificador’)
self.request es el socket TCP conectado
al cliente
datos = self.request.recv(1024).decode() print(‘datos recibidos:’, datos) clave = str(datos).superior() respuesta = self.direcciones[clave] imprimir(‘respuesta:’, respuesta)
Enviar el resultado de vuelta al cliente
self.request.sendall(response.encode()) def principal(): imprimir(‘Servidor de inicio’) dirección_servidor = (‘host local’, 8084) print(‘Creando servidor’) servidor = socketserver.TCPServer(dirección_servidor, Mi TCPHhandler) print(‘Activando servidor’) servidor.serve_forever() si nombre == ‘principal’: principal() 464 39 Enchufes en Python
popular post
El modelo AR de series temporales univariadas
Resumen: En esta entrada, descubrirá el modelo AR: El modelo autorregresivo.
Leer másEvaluación de modelos para pronosticar
Resumen: Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción.
Leer másModelos para pronosticar
Resumen: El pronóstico, traducido groseramente como la tarea de predecir el futuro, ha estado presente en la sociedad humana durante siglos.
Leer más