python3網路編程
Python網路編程是一個很大的范疇，個人感覺需要掌握的點有：
1. 如何使用Python來創建socket, 如何將socket與指定的IP地址和埠進行綁定，使用socket來發送數據，接受數據，
2. 如何使用Python中處理線程，從而編寫可以同時處理多個請求的web伺服器
3. 如何使用Python來控制HTTP層的邏輯，包括如何創建http GET,POST,PUT,DELETE請求，如何處理接受到的HTTP請求，這些分別涉及python的httplib, basehttpserver等模塊
4. 掌握一種基本的python的web開發框架，比如webpy, django,pylon
5. 了解非阻塞式的HTTP Server,比如tornado
6. 了解twisted, python編寫的消息驅動的網路引擎
B. python編程是啥
python編程是啥
python編程是啥，Python是一種代表簡單主義思想的語言，Python崛起更加符合開發者的習慣和口味。下面我給大家分享一下關於python編程是啥的相關信息。
python編程是啥1
編程語言領域Python成為了一個耀眼的新星，Python崛起的原因與其本身特點有關，也許它是更加符合開發者的習慣和口味。現在有一種聲音說Python將會超越Java成全球最流行編程語言。
這些年，編程語言的發展進程很快，在商業公司、開源社區兩股力量的共同推動下，涌現出諸如Go、Swift這類後起之秀，其中最為耀眼的是Python。
知名開發者網站Stackoverflow撰文指出，從2012至2017年編程語言Python成為開發者使用增長最快的主流編程語言，其中2017年增長率達到了27%，一舉超過包括Java、C#、PHP、C++在內的所有同類。另據高盛集團發布的一份《2017調查報告》針對全球數千名高校實習生的調查中，當問到你認為「哪個語言在未來會更重要」時，被調查的80、90後優秀年輕開發者中72%選了Python。
語言的使用者是一直被譽為業界上游「源頭活水」的開發者，其重要程度從各大科技巨頭公司每年例行召開的開發者大會上可見一斑。對於開發者群體而言最重要的事物有兩個，一是平台，二就是編程語言。編程語言Python為什麼能夠獲得全球眾多開發者的青睞?它的崛起給開發者世界帶來了什麼變化?
成功的一半源於好的開始
在主流編程語言當中，Python並不是一個「新人」，它的歷史超過25年，但真正風靡之時卻是最近幾年，所以「後起之秀」的稱呼實至名歸。Python的起源是19 89年，其發明者荷蘭人程序員吉多范羅蘇姆受ABC語言的啟發計劃開發一個新的腳本解釋器，由此邁出了Python項目的起點。
Python能夠真正風靡的原因之一是有一個好的起點。它的起步很穩，避開了版權糾紛，且搭上了開源運動的順風車。在那個年代，商業版權一直是熱門 事件，業界史上第一個軟體領域重大官司AT&T和伯克利BSD的Unix版權案打得天昏地暗，該案的結局直接促成了BSD的開源分支、Linux的誕生以及震驚世界的自由軟體運動。
Python最初的版權歸屬是CWI(阿姆斯特丹的國家數學與計算機科研學會)，這與吉多早年在該機構工作有關，後來吉多受雇於CNRI(維吉尼亞州的國家創新研究公司)，Python權屬轉移至此。那時自由軟體運動已經開始，在CNRI期間發布的1.6至2.1多個版本的`Python許可證是一種與GPL並不兼容且類似於BSD的開源許可，CNRI因受到自由軟體基金會的壓力釋放了Python的原許可證，吉多由此掌握了主導權並起草了新的許可證。他改變了原許可證與GPL的不兼容，此舉獲得了自由軟體基金會頒發的自由軟體進步獎。再後來吉多和他的團隊成立了Python軟體基金會，將版權與許可證置於其下。
創始人吉多范羅蘇姆的心思縝密與靈活處事為Python最初的發展營造了良好的環境，包括幾次權屬的轉移、起草新的許可證、機智地與自由軟體陣營斡旋，最後安全融入開源的大潮。這一切為Python此後十多年裡逐漸成長為主流編程語言贏得了契機。
「人生苦短，我用Python」並非一句戲言
Python崛起的原因之二與其本身特點有關，或者說，其長期維護演進形成的獨特風格迎合了大多數開發者的口味。在開發者社群流行著一句玩笑「人生苦短，我用Python」(原話為」 Life is short， you need Python」)，這句看似戲言的話實際上恰恰反映了Python的語言特性與其在開發者心裡的價值分量。
除了包涵大多數主流編程語言的優點(面向對象、語法豐富)之外，Python的直觀特點是簡明優雅、易於開發，用盡量少的代碼完成更多工作。盡管Python是一種解釋型語言，與傳統的編譯型語言相比降低了機器執行效率，但是處理器的處理速率與環境速率(比如網路環境)的差異在大多數場景中完全抵消了上述代價;犧牲部分運行效率帶來的好處則是提升了開發效率，在跨平台的時候無需移植和重新編譯。 所以Python的顯著優點在於速成，對於時間短、變化快的需求而言尤為勝任。
Python最強大的地方體現在它的兩個外號上，一個叫「內置電池」，另一個是「膠水語言」。前者的意思是，Python官方本身提供了非常完善的標准代碼庫，包括針對網路編程、輸入輸出、文件系統、圖形處理、資料庫、文本處理等等。代碼庫相當於已經編寫完成打包供開發者使用的代碼集合，程序員只需通過載入、調用等操作手段即可實現對庫中函數、功能的利用，從而省去了自己編寫大量代碼的過程，讓編程工作看起來更像是在「搭積木」。除了內置庫，開源社區和獨立開發者長期為Python貢獻了豐富大量的第三方庫，其數量遠超其他主流編程語言，可見Python的語言生態已然相當壯大。
「膠水語言」是Python的另一個亮點。Python本身被設計成具有可擴展性，它提供了豐富的API和工具，以便開發者能夠輕松使用包括C、C++等主流編程語言編寫的模塊來擴充程序。就像使用膠水一樣把用其他編程語言編寫的模塊粘合過來，讓整個程序同時兼備其他語言的優點，起到了黏合劑的作用。正是這種多面手的角色讓Python近幾年在開發者世界中名聲鵲起，因為互聯網與移動互聯時代的需求量急速倍增，大量開發者亟需一種極速、敏捷的工具來助其處理與日俱增的工作，Python發展至今的形態正好滿足了他們的願望。
Python的影響
從兩個著名編程語言排行網站TIOBE和PYPL的最新數據來看，Java與Python的排名分別位於第1和第5、第1和第2。關於兩個網站的排行機制我們不得而知，但從開發者社群的相關評論中可以認為PYPL更能反映編程語言在開發者群體中的流行程度。不論如何，Python的崛起已是毋庸置疑的事實，而它上面的前輩則是常年占據榜單第1，互聯網與移動時代的嬌子Java。從Stackoverflow和多個開源社區公開的數據來看，Python的用戶數量增長很快，在今後兩年超過Java成為全球最流行編程語言的可能性非常之高。
值得一提的是，那些頗有影響力的主流編程語言，其背後一般都站著科技巨頭公司，比如Java之於甲骨文、C#之於微軟、ObjecTIve-C之於蘋果。Java之所以常年第一是因為其同時還幾乎是安卓平台的御用語言，以及受益於Sun時代影響力的眷顧。Python雖曾一度為谷歌使用，但Go語言問世後隨著時間推移或將遇冷。也就是說，Python成了沒有巨頭站隊的主流編程語言，那麼它的影響力是如何維系的?為什麼還能夠保持高速成長並形成趕超Java之勢?
我們認為這與Python多年來實現較好案例與范用性有關。使用Python開發的知名案例中，包括豆瓣、果殼、知乎、Dropbox、EVE(星戰前夜)每一個都是重量級產品，這說明Python語言本身的發展已日臻完善，有著極高的穩定與可靠性保證。第二是Python的應用范圍，除了日常工具和腳本之外，還適用於Web程序、GUI開發、操作系統中間件、服務端運維等等，這些年Python的一些第三方庫在機器學習、神經網路方面活躍非凡，這也為語言本身的推廣和流行加分不少。
最後需要指出的是，Python編程思想包含強烈的黑箱思維，這意味著開發者將愈加重視模塊化和流水線式的編程工作，事實上這也是未來主流編程語言的發展趨向。隨著計算機語言的演化和開發工具集成功能日趨強大，未來的編程工作將大幅簡化。從某種角度看，Python更像是已經「邁入未來」的編程語言，其對開發者群體結構變化，以及新進開發者數量的激增，這些影響都將是深遠的。
python編程是啥2
python的作用：
1、系統編程：提供API(ApplicationProgramming
Interface應用程序編程介面)，能方便進行系統維護和管理，Linux下標志性語言之一，是很多系統管理員理想的編程工具。
2、圖形處理：有PIL、Tkinter等圖形庫支持，能方便進行圖形處理。
3、數學處理：NumPy擴展提供大量與許多標准數學庫的介面。
4、文本處理：python提供的re模塊能支持正則表達式，還提供SGML，XML分析模塊，許多程序員利用python進行XML程序的開發。
5、資料庫編程：程序員可通過遵循PythonDB-API(資料庫應用程序編程介面)規范的模塊與Microsoftsql Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等資料庫通信。python自帶有一個Gadfly模塊，提供了一個完整的SQL環境。
(2)python3網路編程擴展閱讀：
python中文就是蟒蛇的意思。在計算機中，它是一種編程語言。Python（英語發音：／paθn／），是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由GuidovanRossum於19 89年底發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。
它常被昵稱為膠水語言，它能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C／C＋＋）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫。
比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C++重寫。1發展歷程編輯自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它逐漸被廣泛應用於處理系統管理任務和Web編程。Python已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。
python編程是啥3
零基礎學python 要花多長時間？
答案：兩天！別不信，聽我細細道來
如何兩天學會python 編程入門基礎課程？
月31-9月1日，艾威培訓再次走進知名電子公司—明導國際，為其展開2天的Python入門課程。
明導國際（MentorGraphics）是一家從事電子設計自動化的跨國公司。於1981年創立。其總部位於美國俄勒岡州的威爾森維爾（Wilsonville）。
艾威國際培訓(Avtech Institute of Technology)，源於美國，始於1998.專業從事企業級在職人員技能提升項目管理、IT管理、IT技術、雲計算大數據、需求管理、信息安全與審計，產品管理、python編程入門等培訓與各類國際認證考試提供商。進入中國16年來，已成為眾多500強企業（惠普、華為、惠普、戴爾、IBM、中興、飛利浦等）指定的培訓供應商。
Python編程入門課程非常適合零基礎的學生，不受行業限制，屬於python認證的初級階段課程。
艾威培訓根據明導電子的需求定製了兩天的python培訓課程。其主要內容包括語法基礎、Python程序流程式控制制、Python數據結構、Python函數等初級階段的內容。
艾威培訓python 5年以上資深講師用課堂理論+實驗的方式為明導國際培訓員工的python初級技能。比如說利用python處理電影列表、創建自己的分類樹模塊等。
學以致用、以學生為中心一直是艾威培訓的服務特色。除此以外，艾威培訓還提供考試報名、准考證、復習備考培訓、拿證一條龍服務。
通過python編程入門課程的培訓，學生們能夠掌握python編程語言的基礎知識，能夠看懂python語言編寫的應用程序，能夠編寫簡單的功能性程序，了解python語言可以應用的領域以及局限性。
入門很重要，老師教的好，基礎扎實了，才能一步步向數據挖掘與分析高階課程邁進，一步步成為數據分析領域的大牛！
C. python3兼容python2嗎
不兼容，最明顯的是print變成了函數。
相關推薦：《Python基礎教程》
最重要的變化：
第一點是python2里的str變為了python3里的byte，而str由unicode str取代，因此一些網路編程，hash加密的函數需要將參數encode處理。
第二點是大量的python2庫沒有被移植到python3，以request為例，在py2與py3上的用法改變了，mysql，postgres的API在2和3上也是不同的。
最後是關於多線程的，python3引入了asyncio coroutine，導致多線程的設計思想發生了變化。
github上有2to3的一個項目，可以在上面詳細了解，並學習如何遷移舊代碼。
D. Python網路編程 -- TCP/IP
首先放出一個 TCP/IP 的程序，這里是單線程伺服器與客戶端，在多線程一節會放上多線程的TCP/IP服務程序沖戚拍。
這里將服務端和客戶端放到同一個程序當中，方便對比服務端與客戶端的不同。
TCP/IP是網際網路的通信協議，其參考OSI模型，也採用了分層的方式，對每一層制定了相應的標准。
網際協議（IP）是為全世界通過互聯網連接的計算機賦予統一地址系統的機制，它使得數據包能夠從互聯網的一端發送至另一端，如 130.207.244.244，為了便於記憶，常用主機名代替IP地址，例如 .com。
UDP (User Datagram Protocol，用戶數據報協議) 解決了上述第一個問題，通過埠號來實現了多路復用（用不同的埠區分不同的應用程序）但是使用UDP協議的網路程序需要自己處理丟包、重包和包的亂序問題。
TCP (Transmission Control Protocol，傳輸控制協議) 解決了上述兩個問題，同樣使用埠號實現了復用。
TCP 實現可靠連接的方法：
socket通信模型及 TCP 通信過程如下兩張圖。
[圖片上傳失敗...(image-6d947d-1610703914730)]
[圖片上傳失敗...(image-30b472-1610703914730)]
socket.getaddrinfo(host, port, family, socktype, proto, flags)
返回： [(family, socktype, proto, cannonname, sockaddr), ] 由元組組成的列表散羨。
family：表示socket使用的協議簇， AF_UNIX : 1, AF_INET: 2, AF_INET6 : 10。 0 表示不指定。
socktype: socket 的類型， SOCK_STREAM : 1, SOCK_DGRAM : 2, SOCK_RAW : 3
proto: 協議， 套接字所用的協議，如果不指定， 則為 0。 IPPROTO_TCP : 6, IPPRTOTO_UDP : 17
flags：標記，限制返回內容。 AI_ADDRCONFIG 把計算機無法連接的所有地址都過濾掉（如果一個機構既有IPv4，又有IPv6，而主機只有IPv4，則會把 IPv6過濾掉）
AI _V4MAPPED, 如果本機只有IPv6，服務卻只有IPv4，這個標記會將 IPv4地址重新編碼為可實際使用的IPv6地址。
AI_CANONNAME，返回規范主機名：cannonname。
getaddrinfo(None, 'smtp', 0, socket.SOCK_STREAM, 0, socket.AP_PASSIVE)
getaddrinfo('ftp.kernel.org', 'ftp', 0, 'socket.SOCK_STREAM, 0, socket.AI_ADDRCONFIG | socket.AI_V4MAPPED)
利用已經通信的套接字名提供給getaddrinfo
mysock = server_sock.accept()
addr, port = mysock.getpeername()
getaddrinfo(addr, port, mysock.family, mysock.type, mysock.proto, socket.AI_CANONNAME)
TCP 數據發送模式：
由於 TCP 是發送流式數據，並且會自動分割發送的數據包，而仔槐且在 recv 的時候會阻塞進程，直到接收到數據為止，因此會出現死鎖現象，及通信雙方都在等待接收數據導致無法響應，或者都在發送數據導致緩存區溢出。所以就有了封幀(framing)的問題，即如何分割消息，使得接收方能夠識別消息的開始與結束。
關於封幀，需要考慮的問題是， 接收方何時最終停止調用recv才是安全的？整個消息或數據何時才能完整無缺的傳達？何時才能將接收到的消息作為一個整體來解析或處理。
適用UDP的場景：
由於TCP每次連接與斷開都需要有三次握手，若有大量連接，則會產生大量的開銷，在客戶端與伺服器之間不存在長時間連接的情況下，適用UDP更為合適，尤其是客戶端太多的時候。
第二種情況： 當丟包現象發生時，如果應用程序有比簡單地重傳數據聰明得多的方法的話，那麼就不適用TCP了。例如，如果正在進行音頻通話，如果有1s的數據由於丟包而丟失了，那麼只是簡單地不斷重新發送這1s的數據直至其成功傳達是無濟於事的。反之，客戶端應該從傳達的數據包中任意選擇一些組合成一段音頻（為了解決這一問題，一個智能的音頻協議會用前一段音頻的高度壓縮版本作為數據包的開始部分，同樣將其後繼音頻壓縮，作為數據包的結束部分），然後繼續進行後續操作，就好像沒有發生丟包一樣。如果使用TCP，那麼這是不可能的，因為TCP會固執地重傳丟失的信息，即使這些信息早已過時無用也不例外。UDP數據報通常是互聯網實時多媒體流的基礎。
參考資料：
E. python神經網路編程有什麼用
預測器
神經網路和計算機一樣，對於輸入和輸出都做了一些處理，當我們不知道這些是什麼具體處理的時候，可以使用模型來估計，模型中最重要的就是其中的參數。
對於以前所學的知識都是求出特定的參數，而在這里是使用誤差值的大小去多次指導參數的調整，這就是迭代。
誤差值=真實值-計算值
分類器
預測器是轉換輸入和輸出之間的關系，分類器是將兩類事物劃分開，只是預測器的目的是找到輸出在直線上，分類器是找到輸出分為兩類各在直線的上下方。但其實都是找到一個合適的斜率（只考慮簡單情況下）
分類器中的誤差值E=期望的正確值-基於A的猜測值得到的計算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $這就是使用誤差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再將ΔA作為調整分界線斜率A的量
但是這樣會存在一個問題，那就是最終改進的直線會與最後一個訓練樣本十分匹配，近視可以認識忽略了之前的訓練樣本，所以要採用一個新的方法：採用ΔA幾分之一的一個變化值，這樣既能解決上面的問題，又可以有節制地抑制錯誤和雜訊的影響，該方法如下
ΔA=L(E/x)
此處的L稱之為調節系數（學習率）
使用學習率可以解決以上問題，但是當數據本身不是由單一線性過程支配時，簡單的線性分類器還是不能實現分類，這個時候就要採用多個線性分類器來劃分（這就是神經網路的核心思想）
神經網路中追蹤信號
對於一個輸入，神經元不會立即反應，而是會抑制輸入，只有當輸入增強到了一定程度，才可以觸發輸出，並且神經元前後層之間是互相連接的。
神經元的輸入和輸出一般採用S函數（sigmoid function）
y=11+e−x
。因為神經元存在多個輸入，所以需要將輸入的總和作為S函數的輸出。要控制最後的輸出結果，最有效的方式就是調整節點之間的連接強度，這就要使用到矩陣點乘。
一般神經網路分為三層，第一層是輸入層，無需任何計算；第二層是隱藏層；最後是輸出層。
總體過程如下：（特別注意：權重矩陣是不一樣的）
1.輸入層接收信號，通過權重比例輸出到隱藏層，此處遵守公式
X=W•I
$$
\begin{pmatrix}
w_{1,1} & w_{2,1}\\
w_{1,2} & w_{2,2}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
input1\\
input2
\end{pmatrix}
$$其中W是權重矩陣，I是輸入矩陣，X是組合調節後的信號
2.隱藏層使用S函數（激活函數）對輸入進行處理，然後輸出到輸出層
3.按照同樣的公式，先經過權重的組合調節再適用S函數（激活函數）得到最後的輸出
反向傳播誤差
誤差=期望的輸出值-實際的計算值，所以根據誤差來調整權重。誤差一般使用不等分誤差，就是按照權重的比例分割誤差。
使用權重，將誤差從輸出向後傳播到網路中，被稱為反向傳播。
F. python網路編程可以用來做什麼
下面是Python的應用及崗位。
第一部分：各個領域應用的語言。
四個重要的定位：驗證演算法、快速開發、測試運維、數據分析。
1、驗證演算法：就是對我們公司一些常見設計演算法或者公式的驗證，公式代碼化。
2、快速開發：這個大家應該都比較熟悉，快速開發，就是用成熟框架，更少的代碼來開發網站，Python在網站前後台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用較多，國內用Python開發的網站有：知乎、豆瓣、扇貝、騰訊、阿里巴巴；
3、測試運維：用python實現的測試工具及過程，包含伺服器端、客戶端、web、andriod、client端的自動化測試，自動化性能測試的執行、監控和分析，常用selenium appium等
框架。做運維同學應該清楚，在Linux運維工作中日常操作涵蓋了監控，部署，網路配置，日誌分析，安全檢測 等等許許多多的方面，無所不包。python可以寫很多的腳本，把「操作」這個行為做到極致。與此同時，python在伺服器管理工具上非常豐富，配置管理(saltstack) 批量執行( fabric, saltstack) 監控(Zenoss, nagios 插件) 虛擬化管理( python-libvirt) 進程管理 (supervisor) 雲計算(openstack) ...... 還有大部分系統C庫都有python綁定。
4、數據分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底層使用C語言實現的，所以速度很快，用它參加各種數學建模大賽，完全可以替代r語言和MATLAB。spark，Hadoop都開了Python的介面，所以使用Python做大數據的maprece也非常簡單，加上py對資料庫支持都很好，或者類似sqlalchemy的orm也非常強大好用。
在結束這個部分之前，大家有沒有一個疑問：為什麼爬蟲沒有中重點講？
其實這里給大家重點說一下，如果你要學好Python，僅僅停留在爬蟲上，這個是很不靠譜的。Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據大家所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。
除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平台和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是非常常見的做法。
當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復雜度差了很多倍。