python网络编程可以用来做什么

1. python网络编程可以用来做什么

下面是Python的应用及岗位。
第一部分：各个领域应用的语言。

大家看这个内容，其实你很明显发现，其实各个语言都有他的用处。我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的，因为他也有它的短板，但是对于一般的小公司和小项目而言，是很难得的全能。
现在有个很奇怪的现象，就是大家把Python神话了。Python作为一门语言，确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时，要学第二门语言，这样未来对大家有好的发展。
第二环节：Python工程师在企业里面的定位是什么？

四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。
2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴；
3、测试运维：用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测 等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack) 批量执行( fabric, saltstack)  监控(Zenoss, nagios 插件)  虚拟化管理( python-libvirt) 进程管理 (supervisor) 云计算(openstack) ......  还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
在结束这个部分之前，大家有没有一个疑问：为什么爬虫没有中重点讲？
其实这里给大家重点说一下，如果你要学好Python，仅仅停留在爬虫上，这个是很不靠谱的。Python 写爬虫的教程网上一抓一大把，据大家所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站，大到一个互联网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。
除了入门，爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织，通过抓取互联网上的公开数据，来实现一些商业价值是非常常见的做法。
当然这些选手的爬虫就要厉害的多了，需要处理包括路由、存储、分布式计算等很多问题，与小白的抓黄图小程序，复杂度差了很多倍。

2. Python网络编程基础 中文版下载地址

Python网络编程基础，之前学习的时候下的【皮特收集者】里面的，还有源码，函数，文件操作等。
点击下载链接: https://pan.baidu.com/s/1YKqBGWi1cxemu_HZ0Ctb2w 提取码: ad4p

3. python网络编程

那个，conn.recv返回的是接收到的数据，不是数据长度！
file_size = str(conn.recv(1024))这句完全没有意义
data = conn.recv(1024))
file_size = len(data)
这样才是获取数据长度，不过你的逻辑还是有问题，你第一次接收的数据给扔了。。。

4. Python网络编程

在当今Python服务器框架 (framework, 比如Django, Twisted, web.py等等) 横行的时代，从底层的socket开始写服务器似乎是一个出力不讨好的笨方法。框架的意义在于掩盖底层的细节，提供一套对于开发人员更加友好的API，并处理诸如MVC的布局问题。框架允许我们快速的构建一个成型而且成熟的Python服务器。然而，框架本身也是依赖于底层(比如socket)。对于底层socket的了解，不仅可以帮助我们更好的使用框架，更可以让我们明白框架是如何设计的。更进一步，如果拥有良好的底层socket编程知识和其他系统编程知识，你完全可以设计并开发一款自己的框架。如果你可以从底层socket开始，实现一个完整的Python服务器，支持用户层的协议，并处理好诸如MVC(Model-View-Control)、多线程(threading)等问题，并整理出一套清晰的函数或者类，作为接口(API)呈现给用户，你就相当于设计了一个框架。socket接口是实际上是操作系统提供的系统调用。socket的使用并不局限于Python语言，你可以用C或者JAVA来写出同样的socket服务器，而所有语言使用socket的方式都类似(Apache就是使用C实现的服务器)。而你不能跨语言的使用框架。框架的好处在于帮你处理了一些细节，从而实现快速开发，但同时受到Python本身性能的限制。我们已经看到，许多成功的网站都是利用动态语言(比如Python, Ruby或者PHP，比如twitter和facebook)快速开发，在网站成功之后，将代码转换成诸如C和JAVA这样一些效率比较高的语言，从而让服务器能更有效率的面对每天亿万次的请求。在这样一些时间，底层的重要性，就远远超过了框架。

5. 如何用python实现网络图节点权重的添加以及如何把一个非连通的大网络图分成多个小网络图

networkx是python的一个库，它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取，可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api，其参数类型通常为图对象。

函数API的调用，按照以下步骤来创建构建图：

1.networkx的加载

在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可

import networkx as nx
 

2.图对象的创建

networkx提供了四种基本图对象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。

使用如下调用方式，可以创建以上四种图对象的空图。

G=nx.Graph()
G=nx.DiGraph()
G=nx.MultiGraph()
G=nx.MultiDiGraph()
在 networkx中，图的各个节点允许以哈希表对象来表示，而对于图中边的各个参量，则可以通过与边相关联的方式来标识，一般而言，对于权重，用weight作为keyword，而对于其他的参数，使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。

3.在2中，创建的只是一副空图，为了得到一个有节点、有边的图，一般采用下面这个函数：

1
2
G.add_edge(1,2) #default edge data=1
G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9
add_edge()函数，该函数在调用时需要传入两个参数u和v，以及多个可选参数

u和v即图中的两个节点，如果图中不存在节点，在调用时会自动将这两个节点添加入内，同时构建两个节点之间的连接关系，可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是，如果图中已经存在了这条边，重新进行添加时会对这条边进行跟新操作（也就是覆盖了原有的信息）。

对于该函数，除了上述的构建方式以外，还有以下几种方式来创建边：

1
2
3
G.add_edge(*e)             # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7)  #using many arguements to create edge
G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container
　　有时候，当采用默认方式创建边以后，我们可能还会往边里面添加边的相关参数，这时候，可以采用下面的方式来更新边的信息：

1
2
3
4
5
#For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5})     #更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5})  #更新边的信息
#上述两种更新方式，择一选取即可
　　细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候，提到了add_edges_from（）函数，该函数也是用来创建边的，该方式与add_edges()略有不同，比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建，它来的更为便利。这个函数在调用时，需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递：

默认创建节点之间的边：

1
G.add_edges_from([(u,v)])
 也可以这么写，在创建的同时添加信息：

1
G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')　
　　通过上述方式，就构建了一个3-4-1的图的连接，并给每条边打上了标签。

由此你就可以创建出自己的图模型了。

6. 用python写一些网络操作

python写文件
 代码如下    复制代码    

object_id_list=[1, 3, 88, 99]
f=open(‘mylist’, “w”)
for id in object_id_list:
    f.writelines(str(id))
f.close()   #只有输入这一句之后才会真正写入到文件中
cat mylist
138899%   # 最后有一个%表示没有换行
>>> object_id_list=[1, 3, 88, 99]
>>> f=open(‘mylist’, “w”)
>>> for id in object_id_list:
…     f.writelines(str(id) + ‘＼n’)
…
>>> f.close()
➜  ~  cat mylist
1
3
88
99
   


例子2
 代码如下    复制代码    

def processFile(inputFile, outputFile):                         #定义一个函数
    fin = open(inputFile, 'r')                                  #以读的方式打开文件
    fout = open(outputFile, 'w')                                #以写得方式打开文件
    for eachLine in fin:                                        #读取文件的每一行
        line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore')       #去除每行的首位空格，并且将文件编码转换成Unicode编码
        outStr = line                                           #我没对读入的文本进行处理，只是直接将其输出到文件
        fout.write(outStr.strip().encode('utf-8') + 'n')       #去除首位的空格，并转回到utf-8编码，然后输出
    fin.close()                                                 #关闭文件
    fout.close()
processFile('myinputFile.txt', 'myoutputFile.txt')              #调用该函数对文件进行处理
   

注意：1、由于Python能够很方便的对Unicode编码进行处理，所以最好先转换成Unicode编程进行处理；
    
   2、由于读入文本后进行处理，可能会在文本末尾加上空格，所以写入文件的时候，最好先用strip()函数清除一下首位的空格；
我使用的是Linux环境，程序写完之后，输入：python test.py 就能执行该程序了。

读文件
读文本文件
input = open('data', 'r')
#第二个参数默认为r
input = open('data')
 
读二进制文件
input = open('data', 'rb')
 
读取所有内容
file_object = open('thefile.txt')
try:
     all_the_text = file_object.read( )
finally:
     file_object.close( )
 
读固定字节
file_object = open('abinfile', 'rb')
try:
    while True:
         chunk = file_object.read(100)
        if not chunk:
            break
         do_something_with(chunk)
finally:
     file_object.close( )
 
读每行
list_of_all_the_lines = file_object.readlines( )
如果文件是文本文件，还可以直接遍历文件对象获取每行：
for line in file_object:
     process line
 
3.写文件
写文本文件
output = open('data', 'w')
 
写二进制文件
output = open('data', 'wb')
 
追加写文件
output = open('data', 'w+')
 
写数据
file_object = open('thefile.txt', 'w')
file_object.write(all_the_text)
file_object.close( )
 
写入多行
file_object.writelines(list_of_text_strings)
注意，调用writelines写入多行在性能上会比使用write一次性写入要高。
在处理日志文件的时候，常常会遇到这样的情况：日志文件巨大，不可能一次性把整个文件读入到内存中进行处理，例如需要在一台物理内存为 2GB 的机器上处理一个 2GB 的日志文件，我们可能希望每次只处理其中 200MB 的内容。
在 Python 中，内置的 File 对象直接提供了一个 readlines(sizehint) 函数来完成这样的事情。以下面的代码为例：
file = open('test.log', 'r')sizehint = 209715200   # 200Mposition = 0lines = file.readlines(sizehint)while not file.tell() - position < 0:       position = file.tell()       lines = file.readlines(sizehint)
每次调用 readlines(sizehint) 函数，会返回大约 200MB 的数据，而且所返回的必然都是完整的行数据，大多数情况下，返回的数据的字节数会稍微比 sizehint 指定的值大一点（除最后一次调用 readlines(sizehint) 函数的时候）。通常情况下，Python 会自动将用户指定的 sizehint 的值调整成内部缓存大小的整数倍。
file在python是一个特殊的类型，它用于在python程序中对外部的文件进行操作。在python中一切都是对象，file也不例外，file有file的方法和属性。下面先来看如何创建一个file对象：

file(name[, mode[, buffering]]) 
file()函数用于创建一个file对象，它有一个别名叫open()，可能更形象一些，它们是内置函数。来看看它的参数。它参数都是以字符串的形式传递的。name是文件的名字。
mode是打开的模式，可选的值为r w a U，分别代表读（默认） 写 添加支持各种换行符的模式。用w或a模式打开文件的话，如果文件不存在，那么就自动创建。此外，用w模式打开一个已经存在的文件时，原有文件的内容会被清空，因为一开始文件的操作的标记是在文件的开头的，这时候进行写操作，无疑会把原有的内容给抹掉。由于历史的原因，换行符在不同的系统中有不同模式，比如在 unix中是一个n，而在windows中是‘rn’，用U模式打开文件，就是支持所有的换行模式，也就说‘r’ 'n' 'rn'都可表示换行，会有一个tuple用来存贮这个文件中用到过的换行符。不过，虽说换行有多种模式，读到python中统一用n代替。在模式字符的后面，还可以加上+ b t这两种标识，分别表示可以对文件同时进行读写操作和用二进制模式、文本模式（默认）打开文件。
buffering如果为0表示不进行缓冲;如果为1表示进行“行缓冲“;如果是一个大于1的数表示缓冲区的大小，应该是以字节为单位的。
file对象有自己的属性和方法。先来看看file的属性。

closed #标记文件是否已经关闭，由close()改写 
encoding #文件编码 
mode #打开模式 
name #文件名 
newlines #文件中用到的换行模式，是一个tuple 
softspace #boolean型，一般为0，据说用于print
file的读写方法：

F.read([size]) #size为读取的长度，以byte为单位 
F.readline([size]) 
#读一行，如果定义了size，有可能返回的只是一行的一部分 
F.readlines([size]) 
#把文件每一行作为一个list的一个成员，并返回这个list。其实它的内部是通过循环调用readline()来实现的。如果提供size参数，size是表示读取内容的总长，也就是说可能只读到文件的一部分。 
F.write(str) 
#把str写到文件中，write()并不会在str后加上一个换行符 
F.writelines(seq) 
#把seq的内容全部写到文件中。这个函数也只是忠实地写入，不会在每行后面加上任何东西。 
file的其他方法：

F.close() 
#关闭文件。python会在一个文件不用后自动关闭文件，不过这一功能没有保证，最好还是养成自己关闭的习惯。如果一个文件在关闭后还对其进行操作会产生ValueError 
F.flush() 
#把缓冲区的内容写入硬盘 
F.fileno() 
#返回一个长整型的”文件标签“ 
F.isatty() 
#文件是否是一个终端设备文件（unix系统中的） 
F.tell() 
#返回文件操作标记的当前位置，以文件的开头为原点 
F.next() 
#返回下一行，并将文件操作标记位移到下一行。把一个file用于for ... in file这样的语句时，就是调用next()函数来实现遍历的。 
F.seek(offset[,whence]) 
#将文件打操作标记移到offset的位置。这个offset一般是相对于文件的开头来计算的，一般为正数。但如果提供了whence参数就不一定了，whence可以为0表示从头开始计算，1表示以当前位置为原点计算。2表示以文件末尾为原点进行计算。需要注意，如果文件以a或a+的模式打开，每次进行写操作时，文件操作标记会自动返回到文件末尾。 
F.truncate([size]) 
#把文件裁成规定的大小，默认的是裁到当前文件操作标记的位置。如果size比文件的大小还要大，依据系统的不同可能是不改变文件，也可能是用0把文件补到相应的大小，也可能是以一些随机的内容加上去。

7. Python 网络编程需要学习哪些网络相关的知识

Python网络编程是一个很大的范畴，个人感觉需要掌握的点有：         
 1. 如何使用Python来创建socket, 如何将socket与指定的IP地址和端口进行绑定，使用socket来发送数据，接受数据，         
 2. 如何使用Python中处理线程，从而编写可以同时处理多个请求的web服务器      
 3. 如何使用Python来控制HTTP层的逻辑，包括如何创建http GET,POST,PUT,DELETE请求，如何处理接受到的HTTP请求，这些分别涉及python的httplib, basehttpserver等模块          
 4. 掌握一种基本的python的web开发框架，比如webpy, django,pylon     
 5. 了解非阻塞式的HTTP Server,比如tornado     
 6. 了解twisted, python编写的消息驱动的网络引擎

8. Python中的网络爬虫指的是什么？

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通过搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
网络爬虫
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
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