【个人总结系列-27】Python网络编程与多线程编程-学习总结

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2024年大二计算机学习总结5篇

2024年大二计算机学习总结5篇

2024年大二计算机学习总结5篇篇1一、引言在过去的2024年,作为一名大二学生,我在计算机领域的学习旅程充满挑战与收获。

本报告旨在梳理和反思这一年我在计算机学习过程中的成长经历、所掌握的技能、参与的项目以及未来的学习规划。

二、学习内容和技能提升1. 编程语言与基础技能今年,我深入学习了Python、Java、C++等编程语言,掌握了其基本语法和常用库的使用。

此外,我还加强了算法和数据结构的学习,以应对更复杂的问题解决。

2. 计算机系统与网络通过课程学习和自主研究,我对计算机系统的各个组成部分有了更深入的了解,包括操作系统、计算机网络、数据库管理等。

特别是在网络方面,我深入研究了TCP/IP协议栈和网络安全原理。

3. 软件开发与实践今年我参与了多个软件开发项目,包括Web应用开发、移动应用开发等,实践了软件设计、开发、测试和维护的整个过程。

通过项目实践,我提高了团队协作能力和解决实际问题的能力。

三、参与项目与活动1. 学术竞赛今年我参与了校级和省级的编程竞赛,通过竞赛锻炼了我的编程能力和团队协作能力。

在省级竞赛中,我们团队获得了优异的成绩,这也是对我计算机学习成果的一种肯定。

2. 软件开发项目除了课程内的实验和项目,我还参与了一个校园生活服务平台的开发工作。

在项目中,我负责后端服务器的设计和实现,通过项目实践加深了对Web开发流程的理解。

此外,我还参与了企业级的软件开发项目,承担了部分模块的开发任务,提升了实际应用中的编程能力。

这些项目的经验让我对软件开发流程有了更全面的认识。

四、学习方法和策略篇2一、引言随着信息技术的飞速发展,计算机学习已成为现代大学生不可或缺的一部分。

作为大二学生,我在本年度深入钻研了计算机科学与技术的多个领域,不仅夯实了基础知识,还积极拓展了专业技能。

本文旨在对我在2024年大二计算机学习过程中的学习成果、方法、经验和挑战进行全面总结。

二、学习内容及成果1. 编程语言与算法学习在本学年,我重点学习了Python、Java和C++三种编程语言。

python高级编程重点知识总结

python高级编程重点知识总结

python高级编程重点知识总结Python高级编程涵盖了许多关键的概念和技术。

以下是一些重点知识的总结:面向对象编程:Python支持面向对象编程,这包括类(Class)和对象(Object)的概念。

类是对事物的抽象描述,而对象是类的实例。

Python中的类支持封装、继承和多态等特性。

错误和异常处理:Python使用try/except块来处理运行时错误和异常。

这有助于在出现问题时优雅地处理情况,而不是使整个程序崩溃。

模块和包:Python模块允许你逻辑性地组织Python代码。

包是一个包含多个模块的目录,它可以用于代码重用和模块化设计。

装饰器:装饰器是Python中的一个高级功能,允许你修改或增强函数或类的功能,而无需改变其源代码。

迭代器和生成器:迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象,生成器是一个用普通函数语法定义的迭代器。

多线程和多进程:Python支持多线程和多进程编程,尽管由于全局解释器锁(GIL)的存在,Python的多线程在CPU密集型任务上可能并不高效。

但是,对于IO密集型任务或者利用多核处理器的多进程编程,Python的多线程和多进程仍然非常有用。

异步IO和协程:Python的asyncio库和协程支持异步IO编程,这对于处理大量并发连接或执行非阻塞IO操作非常有用。

类型注解和类型检查:Python 3.5引入了类型注解,允许你为变量、函数参数和返回值提供类型信息。

虽然Python是一种动态类型语言,但类型注解可以提高代码的可读性和可维护性。

此外,像mypy这样的工具可以进行类型检查,以在运行时之前捕获可能的类型错误。

单元测试和测试驱动开发(TDD):Python的unittest库提供了单元测试的功能,而pytest和nose等第三方库则提供了更多的测试功能。

TDD是一种编程方法,它要求在编写任何功能代码之前先编写测试。

网络编程:Python提供了许多用于网络编程的库,如socket、requests、aiohttp等。

pyrhon程序课题总结期末

pyrhon程序课题总结期末

pyrhon程序课题总结期末引言:在本学期的Python程序设计课程中,我学习了Python语言的基本知识和编程技巧。

通过实践编写程序,我掌握了Python语法、函数、模块、类、异常处理等知识点,并学会了使用Python解决实际问题。

在这篇总结中,我将回顾我所完成的课题,总结我在课程中的收获和体会。

一、课题背景和目标:我的课题是开发一个学生成绩管理系统,旨在帮助教师管理学生的成绩信息,包括录入学生信息、查询成绩、统计分析等功能。

通过该课题,我希望提高自己的Python编程能力,同时加深对面向对象编程的理解。

二、需求分析:根据题目要求和功能需求,我将学生成绩管理系统拆分为以下几个模块:1. 学生信息管理:包括学生的基本信息,如学号、姓名、班级等。

需要实现添加、修改和删除学生信息的功能。

2. 成绩录入:教师可以输入学生的考试成绩并保存到系统中。

3. 成绩查询:按照学号或者姓名查询学生的成绩,并显示在界面上。

4. 统计分析:根据学生的成绩进行统计分析,计算平均分、最高分、最低分等。

5. 数据存储:将学生信息和成绩保存到文件中,以便下次打开程序时能够读取已有数据。

三、程序设计和实现:1. 学生类的设计:为了表示学生的信息,我设计了一个名为Student的类,包括学号、姓名、班级和成绩四个属性。

通过构造方法和其他相关方法,实现了对学生对象的创建和修改操作。

2. 界面设计:为了方便用户操作,我使用了tkinter库创建了一个简单的图形界面,包括各种输入框、按钮和标签,以及显示学生成绩的表格。

3. 数据存储:我使用了CSV格式的文件来保存学生信息和成绩。

通过Python的CSV模块提供的函数,可以方便地实现读取和写入CSV文件的操作。

4. 功能实现:通过编写各个功能的函数,我实现了学生信息的添加、修改和删除功能,成绩录入和查询功能,以及统计分析功能。

在实现过程中,我运用了Python的条件语句、循环语句、列表和字典等基本知识。

Python多线程编程教程

Python多线程编程教程

Python多线程编程教程第一章:多线程基础在计算机领域中,多线程编程指的是同时执行多个线程,以提高程序的效率和性能。

Python作为一种高级编程语言,也提供了丰富的多线程编程库和功能。

1.1 线程和进程的区别线程(Thread)是程序执行中最小的执行单元,一个进程(Process)可以包含多个线程。

线程之间共享进程的资源,包括内存空间和文件句柄等。

进程之间是相互独立的,各自拥有独立的内存空间。

1.2 Python中的多线程模块Python提供了多个多线程编程模块,其中最常用的是threading模块。

threading模块中的Thread类提供了创建和管理线程的功能。

1.3 创建线程的基本步骤创建线程的基本步骤包括导入threading模块、定义线程类、实例化线程对象、启动线程。

第二章:线程的基本操作了解了多线程编程的基础知识后,我们来学习一些线程的基本操作。

2.1 线程的生命周期线程的生命周期包括新建状态、就绪状态、运行状态、阻塞状态和终止状态。

了解线程的生命周期有助于合理管理和控制线程的执行。

2.2 线程的属性和方法线程类提供了一些属性和方法用于管理和控制线程的执行。

例如,可以通过设置线程的优先级、暂停和恢复线程的执行等方式实现对线程的操作。

2.3 线程同步与锁由于线程之间共享资源,当多个线程同时操作同一个资源时,可能会导致数据不一致的问题。

线程同步与锁的机制可以有效解决这个问题。

第三章:线程间的通信与协作多个线程之间不仅可以共享资源,还可以通过线程间的通信与协作实现更复杂的功能。

3.1 线程间的通信线程间的通信可以通过共享变量、消息队列等方式实现。

共享变量是最常用的线程间通信方式,可以使用Lock等机制保证线程间的数据一致性。

3.2 线程间的协作线程间的协作可以通过事件(Event)、条件变量(Condition)等机制实现。

例如,一个线程等待另一个线程的完成才能继续执行,可以使用事件来实现。

编程思想总结怎么写的范文

编程思想总结怎么写的范文

编程思想总结怎么写的范文编程思想总结编程思想是指在软件开发过程中使用的一种理解和解决问题的方法和思维方式。

在编程过程中,采用不同的编程思想可以帮助开发者更好地解决问题、提高代码质量和效率。

下面将对常见的编程思想进行总结和分析。

1. 面向过程编程(Procedural Programming)面向过程编程是一种以过程为中心的编程思想。

它关注的是问题的解决过程,通过将问题分解为多个步骤和子任务,使用函数和过程来解决这些子任务,最终得到最终的解决方案。

这种编程思想注重数据的处理和控制流程的设计,适用于简单、线性的问题。

2. 面向对象编程(Object-Oriented Programming)面向对象编程是一种以对象为中心的编程思想。

它将问题划分为多个对象,每个对象具有特定的属性和方法,通过定义对象之间的关系和交互来解决问题。

面向对象编程强调数据和行为的封装,提供了更灵活、可扩展和可维护的设计方式。

常见的面向对象编程语言有Java、C++和Python。

3. 函数式编程(Functional Programming)函数式编程是一种将计算视为函数调用的编程思想。

函数是函数式编程的核心,它接受输入参数并返回结果,不会修改外部状态。

函数式编程强调数据的不可变性和函数的纯粹性,倡导将问题分解为多个小的、可重复使用的函数。

函数式编程具有更强的表达能力和可靠性,适用于处理复杂的问题。

4. 响应式编程(Reactive Programming)响应式编程是一种基于事件驱动的编程思想。

它通过定义和处理事件流来解决问题,将输入事件映射为输出事件的一系列变换。

响应式编程注重事件的响应和流的处理,能够实现高效且可扩展的处理方式。

常见的响应式编程框架有RxJava和ReactiveX。

5. 并行编程(Parallel Programming)并行编程是一种利用多个处理单元同时执行多个任务的编程思想。

它通过将问题划分为多个独立的子任务,并通过并发的执行这些任务来提高程序的性能和响应能力。

Python多线程编程

Python多线程编程

Python多线程编程本⽂⼤纲1. 进程与线程2. Python的GIL3. 多线程编程及线程间通信进程与线程程序就是⼀堆代码也就是在磁盘上的⼀个或多个⽂件。

当程序运⾏起来也就被加载到内存中开始执⾏它的指令这时候才是真正的进程。

运⾏中的QQ、Word就是⼀个进程。

那线程⼜是什么呢?⽆论怎么说⼀个进程⾄少包含⼀个线程作为它的指令执⾏体,线程你可以理解为进程中要执⾏的⼀个任务,那么其实进程可以包含多个任务,可是在单核⼼CPU的时代这些任务只能顺序执⾏,哪怕这些任务是独⽴的。

⽐如Word的⾃动保存功能,你在编写⽂档时定期会⾃动保存这时候其实就是⼀个线程执⾏了这个任务。

进程管理资源⽽将线程分配到某个cup上执⾏,也就是说线程是CPU调度的最⼩单位。

⼀个进程可以拥有多个线程,如果进程运⾏在多核⼼CPU上,那就可以把多个线程分配到多个核⼼上去执⾏,最⼤化并⾏处理。

就算是单核⼼CPU也可以通过模拟出来并⾏(CPU时间⽚概念),虽然这带来更多上下⽂切换但是线程的切换⽐进程的切换开销要⼩的多,因为除了CPU资源之外其他的资源进程内的线程都是共享的。

注意:线程分为内核线程和⽤户线程,区分标准就是线程的调度者在核⼼内部还是外部。

内核线程更利于并发使⽤多核⼼处理器的资源,⽽⽤户线程更多考虑的是上下⽂切换开销。

⽬前主流操作系统中都是两者结合使⽤只是组合会有差异。

我们这⾥说的多线程或者多进程其实是⽤户线程,⽆论你是⽤Python还是Java编写的程序。

场景描述单进程模型:⽐如⼀个WEB服务器,进程正在运⾏,监听在某⼀个端⼝,这时候如果有⼀个⽤户请求,那么是不是应该让这个进程来处理呢?可以,但是⼀般不会这么做,因为如果来了第⼆个请求,显然之前那个进程还在处理第⼀个请求,根本⽆法处理第⼆个。

所以不会让那个进程来处理,⽽是基于它产⽣⼀个⼦进程,让⼦进程来处理,这样看似问题解决了,但是你想,来10个请求我可以产⽣10个⼦进程,如果来1万呢?⽐如⼀个⼦进程消耗1M内存,那么这就要消耗将近10G内存,这显然不可接受,这还没有考虑产⽣⼀个⼦进程的其他系统开销,如果每个进程都访问主页,那么就要把主页数据加载到内存,如果⼀个主页消耗2M内存,那么1个请求就要占⽤1万个2M内存空间,加上之前的1M,总量就将近30G。

Python中的多线程和多进程编程技术

Python中的多线程和多进程编程技术

Python中的多线程和多进程编程技术随着计算机系统硬件性能的提高,多核心处理器的出现和并行计算能力的加强,多线程和多进程编程技术越来越受到了关注。

在Python编程中,使用多线程和多进程技术可以有效地提高程序的运行效率和性能。

本文将介绍Python中的多线程和多进程编程技术,以及它们的优缺点和适用条件。

一、多线程编程技术在计算机系统中,线程是指进程中的一个单独的执行路径,可以共享进程的资源和数据,每个线程独立地执行任务。

在Python 中,可以使用threading模块来实现多线程编程。

下面是一个基本的多线程示例:```pythonimport threadingdef say_hello(name):print("Hello, %s!" %name)if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(target=say_hello, args=('Alice',))t2 = threading.Thread(target=say_hello, args=('Bob',))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()```在上面的示例中,我们定义了一个名为say_hello的函数,该函数接收一个参数name,并在控制台打印出“Hello, name!”。

然后,我们使用threading.Thread类创建两个线程t1和t2,将say_hello 函数作为线程的目标函数,并将参数传递给args参数。

然后,我们通过调用t1和t2的start()方法启动这两个线程,并使用join()方法等待它们完成。

多线程编程技术的优点在于可以充分利用多核心处理器的并行计算能力,提高程序的运行效率和性能。

另外,多线程编程适用于一些CPU密集型的任务,例如图像处理、密码破解等。

python课学后感1000字

python课学后感1000字

python课学后感1000字Python作为一门新兴的编程语言,已经被研究者和企业界广泛使用。

本科阶段,为了满足计算机课程学习需求,我选修了一门python 语言课程,进行学习和实践。

学习python课程有一段时间,我感觉到了它的强大功能,也了解到它的优点和缺点。

首先,python的语法简单易学,相对于编程入门,节省了很多的时间,可以让初学者很快上手,从而实现功能的实时运行。

另外,python拥有丰富的标准库和各种可下载的第三方库,可以减少大量的编程时间,提高开发效率。

然而,由于python 的跨平台性,不同的操作系统下部署软件时可能会出现不兼容,不能避免特定操作系统,使程序部署受到影响。

在python课程学习过程中,我掌握了一些基础知识,比如python 编程语法,数据类型,程序流程控制,数据结构的等等。

与此同时,我跟着老师讲解的示例代码,更加全面的深入了解了python的多种特性。

另外,还熟悉了一些编程实践,比如python程序设计规范,代码注释,程序优化等,使我更全面的掌握了编程行业里的基本原则。

在实践过程中,我运用python语言,实现了一些功能,如文件读写,多线程,数据库操作,网络编程,爬虫等。

当然,在实际应用中,学到的知识还是贯流用的,不断完善的过程,而作为一名初学者,我从中学习到了很多,增强了对python语言的理解和运用。

学习python课程后,我对该语言有了更深入的理解。

python语言在编程领域中越来越受到重视,它开发效率高,性能好,可以用于各种编程应用,从脚本编程到科学计算,从Web开发到游戏开发,甚至可以用于大数据和人工智能。

由于python的实用性,更多的研究者和企业开始投资学习和开发这门语言。

希望我能以最快的速度抓住这一趋势,努力学习,把它用于更多的方面,加深对它的理解,实现更多的功能。

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Python网络编程与多线程编程-学习总结 3.1.1 Python网络编程 Python网络编程主要基于socket实现,socket在本质上与文件句柄、文件描述符、管道描述符等都是一个概念,都可以对其进行I/O处理。主要将介绍TCP方式和UDP方式的Python网络编程。 (1)TCP方式 无论是TCP方式还是UDP方式,都有一个server端和client端,server端负责监听client端的连接请求并处理。  server端 server端绑定一个IP和端口号后便对绑定的地址进行监听,server端的socket建立过程一般为: 1. 建立一个socket(可以选择socket类型INET、UNIX等,以及连接方式TCP/UDP) 2. 使用bind公开一个端口,使得client可以方便连接 3. 设置一个listen队列的大小 4. 进入一个无限循环,在此无限循环中,使用accept函数来等待客户连接,此函数返回一个新的socket和列表形式的地址(包括client端的IP地址和端口号),返回的socket对应于客户端的socket,这就相当于server端和client端拿到了同一个文件句柄,从而建立了通信连接。对socket的处理一般放在外部单独的函数中,并且通常开一个新线程来处理这个任务 5. 通过send()/recv()来对socket进行读写操作 一个Python实现的简单TCP server端的程序如下所示: def tcpServer(): srvsock = socket.socket( socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) srvsock.bind(('202.115.36.112', 9527)) srvsock.listen(5) while True: clisock, (remoteHost, remotePort) = srvsock.accept() print "[%s:%s] connected" % (remoteHost, remotePort) #do something on the clisock clisock.close()

if __name__ == "__main__": tcpServer()

 client端 client端的作用是建立一个新的TCP socket用来与server进行交互,client端的socket建立过程一般为: 1. 建立一个新的socket 2. 使用connect函数与远程主机获得连接 3. 对socket进行读写操作 一个Python实现的简单TCP client端的程序如下所示: def tcpClient(): clisock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) clisock.connect(('localhost', 9527)) #I/O on this clisock #clisock.send("") #dat = clisock.recv(len) print dat

if __name__ == "__main__": tcpClient()

(2)UDP方式 UDP与TCP相比,没有三次握手、错误重传等机制,不保证顺序和是否接收到,但是速度比TCP高很多。在对数据帧要求不是很高的地方有很强的优势,比如网络上的视频传输、音频传输等。  server端 UDP方式的server端与TCP方式差不多,在socket选择时要选择数据包形式(socket.SOCK_DGRAM)。server端的socket建立过程一般为: 1. 建立数据报形式的socket 2. 公开一个端口,一边客户端连接 3. 开始接收数据 一个Python实现的简单UDP server端的程序如下所示:

def udpServer(): address = ('202.115.36.112', 9527) srvsock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) srvsock.bind(address) #data,addr = srvsock.recvfrom(2048)

if __name__ == "__main__": udpServer()

server中address元组中的引号表示可以接受任何地址来的数据报,TCP例子中的则表示可以接受任意地址发起的连接。

 client端 UDP方式的client端建立过程为: 1. 新建一个数据报socket 2. 收发数据 一个简单的示例程序如下所示

def udpClient(): address = ('localhost', 9527) clisock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) #clisock.sendto(data, address)

if __name__ == "__main__": udpClient()

3.1.2 Python多线程编程 Python中使用线程有两种方式: (1)使用相应的函数创建线程 (2) 继承相应的类包装线程对象

(1)函数式 使用函数式实现线程的方法是通过调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。其函数原型是thread.start_new_thread(function, args[, kwargs]),其中第一个参数是线程执行函数(如下面例子中的timer方法),第二个参数是传递给线程函数的参数,它必须是tuple类型(列表),kwargs是可选参数。线程的结束可以等待线程自然结束,也可以在线程函数中调用thread.exit()或thread.exit_thread()方法。简单的例子如下所示: import time import thread def timer(no, interval): cnt = 0 while cnt<10: print 'Thread:(%d) Time:%s/n'%(no, time.ctime()) time.sleep(interval) cnt+=1 thread.exit_thread()

def test(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads thread.start_new_thread(timer, (1,1)) thread.start_new_thread(timer, (2,2))

if __name__=='__main__': test()

(2)继承threading.Thread类实现 除了通过调用thread.start_new_thread函数实现多线程外,还可以通过创建threading.Thread的子类来包装一个线程对象来实现多线程(通过继承threading.Thread类实现),新线程的执行内容为run方法的内容,因此继承后只需要重写run方法即可,然后通过创建对象来调用。此外threading.Thread类还包括一些其他的方法,比如:  在自己的线程类的__init__里调用threading.Thread.__init__(self, name = threadname),Threadname为线程的名字  run(),通常需要重写,编写代码实现做需要的功能  getName(),获得线程对象名称  setName(),设置线程对象名称  start(),启动线程  jion([timeout]),等待另一线程结束后再运行  setDaemon(bool),设置子线程是否随主线程一起结束,必须在start()之前调用。默认为False  isDaemon(),判断线程是否随主线程一起结束  isAlive(),检查线程是否在运行中 一个简单的例子如下所示: import threading import time class timer(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread def __init__(self, num, interval): threading.Thread.__init__(self) self.thread_num = num self.interval = interval self.thread_stop = False

def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here while not self.thread_stop: print 'Thread Object(%d), Time:%s/n' %(self.thread_num, time.ctime()) time.sleep(self.interval) def stop(self): self.thread_stop = True def test(): thread1 = timer(1, 1) thread2 = timer(2, 2) thread1.start() thread2.start() time.sleep(10) thread1.stop() thread2.stop() return

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