python3网络编程
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
B. python编程是啥
python编程是啥
python编程是啥，Python是一种代表简单主义思想的语言，Python崛起更加符合开发者的习惯和口味。下面我给大家分享一下关于python编程是啥的相关信息。
python编程是啥1
编程语言领域Python成为了一个耀眼的新星，Python崛起的原因与其本身特点有关，也许它是更加符合开发者的习惯和口味。现在有一种声音说Python将会超越Java成全球最流行编程语言。
这些年，编程语言的发展进程很快，在商业公司、开源社区两股力量的共同推动下，涌现出诸如Go、Swift这类后起之秀，其中最为耀眼的是Python。
知名开发者网站Stackoverflow撰文指出，从2012至2017年编程语言Python成为开发者使用增长最快的主流编程语言，其中2017年增长率达到了27%，一举超过包括Java、C#、PHP、C++在内的所有同类。另据高盛集团发布的一份《2017调查报告》针对全球数千名高校实习生的调查中，当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，被调查的80、90后优秀年轻开发者中72%选了Python。
语言的使用者是一直被誉为业界上游“源头活水”的开发者，其重要程度从各大科技巨头公司每年例行召开的开发者大会上可见一斑。对于开发者群体而言最重要的事物有两个，一是平台，二就是编程语言。编程语言Python为什么能够获得全球众多开发者的青睐?它的崛起给开发者世界带来了什么变化?
成功的一半源于好的开始
在主流编程语言当中，Python并不是一个“新人”，它的历史超过25年，但真正风靡之时却是最近几年，所以“后起之秀”的称呼实至名归。Python的起源是19 89年，其发明者荷兰人程序员吉多范罗苏姆受ABC语言的启发计划开发一个新的脚本解释器，由此迈出了Python项目的起点。
Python能够真正风靡的原因之一是有一个好的起点。它的起步很稳，避开了版权纠纷，且搭上了开源运动的顺风车。在那个年代，商业版权一直是热门 事件，业界史上第一个软件领域重大官司AT&T和伯克利BSD的Unix版权案打得天昏地暗，该案的结局直接促成了BSD的开源分支、Linux的诞生以及震惊世界的自由软件运动。
Python最初的版权归属是CWI(阿姆斯特丹的国家数学与计算机科研学会)，这与吉多早年在该机构工作有关，后来吉多受雇于CNRI(维吉尼亚州的国家创新研究公司)，Python权属转移至此。那时自由软件运动已经开始，在CNRI期间发布的1.6至2.1多个版本的`Python许可证是一种与GPL并不兼容且类似于BSD的开源许可，CNRI因受到自由软件基金会的压力释放了Python的原许可证，吉多由此掌握了主导权并起草了新的许可证。他改变了原许可证与GPL的不兼容，此举获得了自由软件基金会颁发的自由软件进步奖。再后来吉多和他的团队成立了Python软件基金会，将版权与许可证置于其下。
创始人吉多范罗苏姆的心思缜密与灵活处事为Python最初的发展营造了良好的环境，包括几次权属的转移、起草新的许可证、机智地与自由软件阵营斡旋，最后安全融入开源的大潮。这一切为Python此后十多年里逐渐成长为主流编程语言赢得了契机。
“人生苦短，我用Python”并非一句戏言
Python崛起的原因之二与其本身特点有关，或者说，其长期维护演进形成的独特风格迎合了大多数开发者的口味。在开发者社群流行着一句玩笑“人生苦短，我用Python”(原话为” Life is short， you need Python”)，这句看似戏言的话实际上恰恰反映了Python的语言特性与其在开发者心里的价值分量。
除了包涵大多数主流编程语言的优点(面向对象、语法丰富)之外，Python的直观特点是简明优雅、易于开发，用尽量少的代码完成更多工作。尽管Python是一种解释型语言，与传统的编译型语言相比降低了机器执行效率，但是处理器的处理速率与环境速率(比如网络环境)的差异在大多数场景中完全抵消了上述代价;牺牲部分运行效率带来的好处则是提升了开发效率，在跨平台的时候无需移植和重新编译。 所以Python的显着优点在于速成，对于时间短、变化快的需求而言尤为胜任。
Python最强大的地方体现在它的两个外号上，一个叫“内置电池”，另一个是“胶水语言”。前者的意思是，Python官方本身提供了非常完善的标准代码库，包括针对网络编程、输入输出、文件系统、图形处理、数据库、文本处理等等。代码库相当于已经编写完成打包供开发者使用的代码集合，程序员只需通过加载、调用等操作手段即可实现对库中函数、功能的利用，从而省去了自己编写大量代码的过程，让编程工作看起来更像是在“搭积木”。除了内置库，开源社区和独立开发者长期为Python贡献了丰富大量的第三方库，其数量远超其他主流编程语言，可见Python的语言生态已然相当壮大。
“胶水语言”是Python的另一个亮点。Python本身被设计成具有可扩展性，它提供了丰富的API和工具，以便开发者能够轻松使用包括C、C++等主流编程语言编写的模块来扩充程序。就像使用胶水一样把用其他编程语言编写的模块粘合过来，让整个程序同时兼备其他语言的优点，起到了黏合剂的作用。正是这种多面手的角色让Python近几年在开发者世界中名声鹊起，因为互联网与移动互联时代的需求量急速倍增，大量开发者亟需一种极速、敏捷的工具来助其处理与日俱增的工作，Python发展至今的形态正好满足了他们的愿望。
Python的影响
从两个着名编程语言排行网站TIOBE和PYPL的最新数据来看，Java与Python的排名分别位于第1和第5、第1和第2。关于两个网站的排行机制我们不得而知，但从开发者社群的相关评论中可以认为PYPL更能反映编程语言在开发者群体中的流行程度。不论如何，Python的崛起已是毋庸置疑的事实，而它上面的前辈则是常年占据榜单第1，互联网与移动时代的娇子Java。从Stackoverflow和多个开源社区公开的数据来看，Python的用户数量增长很快，在今后两年超过Java成为全球最流行编程语言的可能性非常之高。
值得一提的是，那些颇有影响力的主流编程语言，其背后一般都站着科技巨头公司，比如Java之于甲骨文、C#之于微软、ObjecTIve-C之于苹果。Java之所以常年第一是因为其同时还几乎是安卓平台的御用语言，以及受益于Sun时代影响力的眷顾。Python虽曾一度为谷歌使用，但Go语言问世后随着时间推移或将遇冷。也就是说，Python成了没有巨头站队的主流编程语言，那么它的影响力是如何维系的?为什么还能够保持高速成长并形成赶超Java之势?
我们认为这与Python多年来实现较好案例与范用性有关。使用Python开发的知名案例中，包括豆瓣、果壳、知乎、Dropbox、EVE(星战前夜)每一个都是重量级产品，这说明Python语言本身的发展已日臻完善，有着极高的稳定与可靠性保证。第二是Python的应用范围，除了日常工具和脚本之外，还适用于Web程序、GUI开发、操作系统中间件、服务端运维等等，这些年Python的一些第三方库在机器学习、神经网络方面活跃非凡，这也为语言本身的推广和流行加分不少。
最后需要指出的是，Python编程思想包含强烈的黑箱思维，这意味着开发者将愈加重视模块化和流水线式的编程工作，事实上这也是未来主流编程语言的发展趋向。随着计算机语言的演化和开发工具集成功能日趋强大，未来的编程工作将大幅简化。从某种角度看，Python更像是已经“迈入未来”的编程语言，其对开发者群体结构变化，以及新进开发者数量的激增，这些影响都将是深远的。
python编程是啥2
python的作用：
1、系统编程：提供API(ApplicationProgramming
Interface应用程序编程接口)，能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
2、图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
3、数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
4、文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
5、数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoftsql Server，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
(2)python3网络编程扩展阅读：
python中文就是蟒蛇的意思。在计算机中，它是一种编程语言。Python（英语发音：／paθn／），是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于19 89年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。
它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C／C＋＋）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。
比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C++重写。1发展历程编辑自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。
python编程是啥3
零基础学python 要花多长时间？
答案：两天！别不信，听我细细道来
如何两天学会python 编程入门基础课程？
月31-9月1日，艾威培训再次走进知名电子公司—明导国际，为其展开2天的Python入门课程。
明导国际（MentorGraphics）是一家从事电子设计自动化的跨国公司。于1981年创立。其总部位于美国俄勒冈州的威尔森维尔（Wilsonville）。
艾威国际培训(Avtech Institute of Technology)，源于美国，始于1998.专业从事企业级在职人员技能提升项目管理、IT管理、IT技术、云计算大数据、需求管理、信息安全与审计，产品管理、python编程入门等培训与各类国际认证考试提供商。进入中国16年来，已成为众多500强企业（惠普、华为、惠普、戴尔、IBM、中兴、飞利浦等）指定的培训供应商。
Python编程入门课程非常适合零基础的学生，不受行业限制，属于python认证的初级阶段课程。
艾威培训根据明导电子的需求定制了两天的python培训课程。其主要内容包括语法基础、Python程序流程控制、Python数据结构、Python函数等初级阶段的内容。
艾威培训python 5年以上资深讲师用课堂理论+实验的方式为明导国际培训员工的python初级技能。比如说利用python处理电影列表、创建自己的分类树模块等。
学以致用、以学生为中心一直是艾威培训的服务特色。除此以外，艾威培训还提供考试报名、准考证、复习备考培训、拿证一条龙服务。
通过python编程入门课程的培训，学生们能够掌握python编程语言的基础知识，能够看懂python语言编写的应用程序，能够编写简单的功能性程序，了解python语言可以应用的领域以及局限性。
入门很重要，老师教的好，基础扎实了，才能一步步向数据挖掘与分析高阶课程迈进，一步步成为数据分析领域的大牛！
C. python3兼容python2吗
不兼容，最明显的是print变成了函数。
相关推荐：《Python基础教程》
最重要的变化：
第一点是python2里的str变为了python3里的byte，而str由unicode str取代，因此一些网络编程，hash加密的函数需要将参数encode处理。
第二点是大量的python2库没有被移植到python3，以request为例，在py2与py3上的用法改变了，mysql，postgres的API在2和3上也是不同的。
最后是关于多线程的，python3引入了asyncio coroutine，导致多线程的设计思想发生了变化。
github上有2to3的一个项目，可以在上面详细了解，并学习如何迁移旧代码。
D. Python网络编程 -- TCP/IP
首先放出一个 TCP/IP 的程序，这里是单线程服务器与客户端，在多线程一节会放上多线程的TCP/IP服务程序冲戚拍。
这里将服务端和客户端放到同一个程序当中，方便对比服务端与客户端的不同。
TCP/IP是因特网的通信协议，其参考OSI模型，也采用了分层的方式，对每一层制定了相应的标准。
网际协议（IP）是为全世界通过互联网连接的计算机赋予统一地址系统的机制，它使得数据包能够从互联网的一端发送至另一端，如 130.207.244.244，为了便于记忆，常用主机名代替IP地址，例如 .com。
UDP (User Datagram Protocol，用户数据报协议) 解决了上述第一个问题，通过端口号来实现了多路复用（用不同的端口区分不同的应用程序）但是使用UDP协议的网络程序需要自己处理丢包、重包和包的乱序问题。
TCP (Transmission Control Protocol，传输控制协议) 解决了上述两个问题，同样使用端口号实现了复用。
TCP 实现可靠连接的方法：
socket通信模型及 TCP 通信过程如下两张图。
[图片上传失败...(image-6d947d-1610703914730)]
[图片上传失败...(image-30b472-1610703914730)]
socket.getaddrinfo(host, port, family, socktype, proto, flags)
返回： [(family, socktype, proto, cannonname, sockaddr), ] 由元组组成的列表散羡。
family：表示socket使用的协议簇， AF_UNIX : 1, AF_INET: 2, AF_INET6 : 10。 0 表示不指定。
socktype: socket 的类型， SOCK_STREAM : 1, SOCK_DGRAM : 2, SOCK_RAW : 3
proto: 协议， 套接字所用的协议，如果不指定， 则为 0。 IPPROTO_TCP : 6, IPPRTOTO_UDP : 17
flags：标记，限制返回内容。 AI_ADDRCONFIG 把计算机无法连接的所有地址都过滤掉（如果一个机构既有IPv4，又有IPv6，而主机只有IPv4，则会把 IPv6过滤掉）
AI _V4MAPPED, 如果本机只有IPv6，服务却只有IPv4，这个标记会将 IPv4地址重新编码为可实际使用的IPv6地址。
AI_CANONNAME，返回规范主机名：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)
利用已经通信的套接字名提供给getaddrinfo
mysock = server_sock.accept()
addr, port = mysock.getpeername()
getaddrinfo(addr, port, mysock.family, mysock.type, mysock.proto, socket.AI_CANONNAME)
TCP 数据发送模式：
由于 TCP 是发送流式数据，并且会自动分割发送的数据包，而仔槐且在 recv 的时候会阻塞进程，直到接收到数据为止，因此会出现死锁现象，及通信双方都在等待接收数据导致无法响应，或者都在发送数据导致缓存区溢出。所以就有了封帧(framing)的问题，即如何分割消息，使得接收方能够识别消息的开始与结束。
关于封帧，需要考虑的问题是， 接收方何时最终停止调用recv才是安全的？整个消息或数据何时才能完整无缺的传达？何时才能将接收到的消息作为一个整体来解析或处理。
适用UDP的场景：
由于TCP每次连接与断开都需要有三次握手，若有大量连接，则会产生大量的开销，在客户端与服务器之间不存在长时间连接的情况下，适用UDP更为合适，尤其是客户端太多的时候。
第二种情况： 当丢包现象发生时，如果应用程序有比简单地重传数据聪明得多的方法的话，那么就不适用TCP了。例如，如果正在进行音频通话，如果有1s的数据由于丢包而丢失了，那么只是简单地不断重新发送这1s的数据直至其成功传达是无济于事的。反之，客户端应该从传达的数据包中任意选择一些组合成一段音频（为了解决这一问题，一个智能的音频协议会用前一段音频的高度压缩版本作为数据包的开始部分，同样将其后继音频压缩，作为数据包的结束部分），然后继续进行后续操作，就好像没有发生丢包一样。如果使用TCP，那么这是不可能的，因为TCP会固执地重传丢失的信息，即使这些信息早已过时无用也不例外。UDP数据报通常是互联网实时多媒体流的基础。
参考资料：
E. python神经网络编程有什么用
预测器
神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型来估计，模型中最重要的就是其中的参数。
对于以前所学的知识都是求出特定的参数，而在这里是使用误差值的大小去多次指导参数的调整，这就是迭代。
误差值=真实值-计算值
分类器
预测器是转换输入和输出之间的关系，分类器是将两类事物划分开，只是预测器的目的是找到输出在直线上，分类器是找到输出分为两类各在直线的上下方。但其实都是找到一个合适的斜率（只考虑简单情况下）
分类器中的误差值E=期望的正确值-基于A的猜测值得到的计算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $这就是使用误差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再将ΔA作为调整分界线斜率A的量
但是这样会存在一个问题，那就是最终改进的直线会与最后一个训练样本十分匹配，近视可以认识忽略了之前的训练样本，所以要采用一个新的方法：采用ΔA几分之一的一个变化值，这样既能解决上面的问题，又可以有节制地抑制错误和噪声的影响，该方法如下
ΔA=L(E/x)
此处的L称之为调节系数（学习率）
使用学习率可以解决以上问题，但是当数据本身不是由单一线性过程支配时，简单的线性分类器还是不能实现分类，这个时候就要采用多个线性分类器来划分（这就是神经网络的核心思想）
神经网络中追踪信号
对于一个输入，神经元不会立即反应，而是会抑制输入，只有当输入增强到了一定程度，才可以触发输出，并且神经元前后层之间是互相连接的。
神经元的输入和输出一般采用S函数（sigmoid function）
y=11+e−x
。因为神经元存在多个输入，所以需要将输入的总和作为S函数的输出。要控制最后的输出结果，最有效的方式就是调整节点之间的连接强度，这就要使用到矩阵点乘。
一般神经网络分为三层，第一层是输入层，无需任何计算；第二层是隐藏层；最后是输出层。
总体过程如下：（特别注意：权重矩阵是不一样的）
1.输入层接收信号，通过权重比例输出到隐藏层，此处遵守公式
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是权重矩阵，I是输入矩阵，X是组合调节后的信号
2.隐藏层使用S函数（激活函数）对输入进行处理，然后输出到输出层
3.按照同样的公式，先经过权重的组合调节再适用S函数（激活函数）得到最后的输出
反向传播误差
误差=期望的输出值-实际的计算值，所以根据误差来调整权重。误差一般使用不等分误差，就是按照权重的比例分割误差。
使用权重，将误差从输出向后传播到网络中，被称为反向传播。
F. 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。
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maprece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。