client.connect(self.ADDR) ConnectionRefusedError: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。 什么意思，应该怎样解决

这个错误提示表明客户端程序无法连接到服务器，可能是因为服务器没有运行或者防火墙阻止了连接。以下是一些可能的解决方法：

1.确保服务器程序正在运行，并且正在监听正确的端口。

2.检查防火墙设置，确保允许客户端程序连接到服务器。如果您使用的是Windows防火墙，请打开控制面板，选择Windows Defender防火墙，然后选择“允许应用通过防火墙”选项，找到您的服务器程序并允许它通过防火墙。

3.检查您的网络连接，确保您的计算机已连接到正确的网络，并且网络连接正常。

4.尝试使用telnet命令测试服务器是否正在运行。在命令提示符下输入“telnet <服务器IP> <端口号>”，如果连接成功，则表示服务器正在运行。

以下是一个可能的解决方案：

import socket

HOST = '127.0.0.1'  # 服务器的IP地址
PORT = 8888  # 服务器的端口号

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
try:
    s.connect((HOST, PORT))
except ConnectionRefusedError:
    print("无法连接到服务器，请检查服务器是否正在运行。")
else:
    print("连接成功！")
    s.close()

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import pyvisa from pyvisa.resources import * import numpy as np import time from RsInstrument import * import sys from datetime import datetime class KEYSIGHT_E4990A(): def __init__(self, addr): self.IA = None try: self.IA = RsInstrument(resource_name=addr,id_query=False,reset=False,options="SelectVisa='rs'") print(f'E4990A <{addr}> CONNECTED') except: try: addr = f'TCPIP::{addr}::INSTR' self.IA = RsInstrument(resource_name=addr,id_query=False,reset=False,options="SelectVisa='rs'") print(f'E4990A <{addr}> CONNECTED') except ResourceError as e: print(e.args[0]) print('Your instrument is probably OFF...') # self.dmm.clear() #clear the device self.IA.visa_timeout = 7000 #7seconds # self.dmm.write('CALCulate:CLEar:IMMediate') self.IA.write('*CLS') self.IA.query(':SYSTem:ERRor?') self.addr = addr def save_png_to_mac (self,filename): #self.IA.write(":DISPlay:DATA:WINDow:SPLit ON") self.IA.write(':HCOPy:SDUMp:DATA:FORMat PNG') #self.IA.write(":DISPlay:DATA:WINDow:CAPTure") data = self.IA.query(":HCOPy:SDUMp:DATA?") a1 = type(data) print(data) print(a1) with open(f"{filename}", "wb") as f: f.write((data)) if __name__ == '__main__': IA = KEYSIGHT_E4990A('USB0::0x2A8D::0x5F01::MY54302996') print('connect successfully ! ') IA.save_png_to_mac('/Users/rd-ee/Desktop/capture_output/369963.png') IA.quit_connection()

这是一个 Python 代码段，它使用 PyVISA 和 RsInstrument 库连接到 KEYSIGHT_E4990A 仪器，并保存该仪器的屏幕截图为 PNG 文件。代码中的 __init__ 函数初始化连接，save_png_to_mac 函数保存截图，而 if __name__ == '__main__' 部分则是将代码封装为可执行的脚本。

修改代码使其能辨别出男生和女生，并能进行变声，class Audio_Client(threading.Thread): def __init__(self,ip,port,version): threading.Thread.__init__(self) self.setDaemon(True) self.ADDR = (ip,port) if version == 4: self.sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) else: self.sock = socket.socket(socket.AF_INET6, socket.SOCK_STREAM) self.p = pyaudio.PyAudio() #音频控件 self.stream = None #音频流 print('音频客户端启动...') print(f'\n音频客户端工作地址：{self.ADDR}') def __del__(self): self.sock.close() if self.stream is not None: self.stream.stop_stream() self.stream.close() self.p.terminate() def run(self): while True: try: self.sock.connect(self.ADDR) break except: time.sleep(3) continue print('音频客户端已经连接...') self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK) while self.stream.is_active(): frames = [] for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)): data = self.stream.read(CHUNK) frames.append(data) senddata = pickle.dumps(frames) try: self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata) except: break

为了辨别男生和女生，并进行变声，您需要对程序进行一些修改。以下是建议修改的代码：

1. 添加文本分类模型
您需要添加一个文本分类模型，可以使用机器学习或深度学习模型训练，用于将语音转换为文本，并将其分类为男性或女性。您可以使用NLTK或Scikit-learn等库来训练和使用这个模型。

2. 添加变声模块
您需要添加一个变声模块，可以使用PyDub库来实现。在文本分类模型将语音分类为男性或女性后，您可以使用PyDub库中的pitch_shift函数来对语音进行变声。具体来说，如果分类结果为男性，则可以将语音的音调调低一些，如果分类结果为女性，则可以将语音的音调调高一些。

修改后的代码如下：

class Audio_Client(threading.Thread):
    def __init__(self,ip,port,version):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.setDaemon(True)
        self.ADDR = (ip,port)
        if version == 4:
            self.sock = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
        else:
            self.sock = socket.socket(socket.AF_INET6, socket.SOCK_STREAM)
        self.p = pyaudio.PyAudio()  #音频控件
        self.stream = None #音频流
        self.classifier = # 加载文本分类模型
        print('音频客户端启动...')
        print(f'\n音频客户端工作地址：{self.ADDR}')

    def __del__(self):
        self.sock.close()
        if self.stream is not None:
            self.stream.stop_stream()
            self.stream.close()
        self.p.terminate()

    def run(self):
        while True:
            try:
                self.sock.connect(self.ADDR)
                break
            except:
                time.sleep(3)
                continue
        print('音频客户端已经连接...')
        self.stream = self.p.open(format = FORMAT,
                                  channels=CHANNELS,
                                  rate=RATE,
                                  input=True,
                                  frames_per_buffer=CHUNK)
        while self.stream.is_active():
            frames = []
            for i in range(0,int(RATE / CHUNK * RECORED_SECONDS)):
                data = self.stream.read(CHUNK)
                frames.append(data)
            senddata = pickle.dumps(frames)
            try:
                self.sock.sendall(struct.pack("L",len(senddata))+senddata)
                # 将语音转换为文本
                text = # 使用语音识别API将语音转换为文本
                # 将文本分类为男性或女性
                gender = self.classifier.predict(text)
                # 对语音进行变声
                if gender == 'male':
                    sound = AudioSegment.from_wav(data)
                    sound = sound.low_pass_filter(500) # 将音调调低一些
                    data = sound.export(format='wav')
                elif gender == 'female':
                    sound = AudioSegment.from_wav(data)
                    sound = sound.high_pass_filter(500) # 将音调调高一些
                    data = sound.export(format='wav')
            except:
                break