# TODO: 进入先登录 # TODO: 服务端处理数据功能完善 from threading import Thread from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM from queue import Queue request_queue = Queue() configs_file = open("configs") configs = eval("".join(configs_file.readlines())) # print(configs) # examples -> 'IP': 'localhost' def mainThread(): username = input("Username: ") password = input("Password: ") request_queue.put("__" + username + "__" + "\n" + "__" + password + "__") request_queue.join() while True: request = input(">>> ") request_queue.put(request) request_queue.join() if not request: while True: if request_queue.get() == "__STOP_FINISH__": request_queue.task_done() return def tcpConnectionThread(): tcp_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) server_addr = (configs['IP'], configs['HOST']) tcp_socket.connect(server_addr) username, password = request_queue.get().split('\n') username, password = username[2:-2], password[2:-2] print(username, password) request_queue.task_done() while True: send_data = '_' + request_queue.get() tcp_socket.send(send_data.encode('utf-8')) recv_data = tcp_socket.recv(1024) if not send_data[1:]: request_queue.task_done() break print(recv_data.decode('utf-8')) request_queue.task_done() tcp_socket.close() request_queue.put("__STOP_FINISH__") request_queue.join() return if __name__ == "__main__": main = Thread(target=mainThread) connection = Thread(target=tcpConnectionThread) main.start() connection.start()

时间: 2023-12-06 12:43:22 浏览: 48
这段代码是一个基于TCP协议的客户端程序,通过与服务器建立连接实现与服务器的交互。客户端程序分为两个线程,一个是主线程,用于接收用户输入的请求并将请求加入到任务队列中,另一个线程是tcp连接线程,用于建立TCP连接并不断地发送请求和接收响应。 其中,主线程通过input()函数获取用户输入的请求,并将其加入到任务队列request_queue中。tcp连接线程通过获取request_queue中的请求,并将请求发送给服务器,接收服务器的响应并将其打印到控制台上。 需要注意的是,这段代码中使用了Python标准库中的Queue模块来实现任务队列request_queue。另外,代码中还使用了Python中的多线程技术来实现并发处理任务队列中的请求。
相关问题

# TODO:编写代码,实现三维概率密度估计函数 def pdf_est(k_dist, k, n):

好的,我来为您编写三维概率密度估计函数。 三维概率密度估计是指,对于一个三维随机变量,我们希望通过一些样本数据来估计其概率密度函数。一种常见的方法是使用核密度估计,即将每个样本点视为一个核函数,并将它们叠加在一起,得到一个平滑的概率密度函数。具体实现如下: ```python import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal def pdf_est(k_dist, k, n): """ 进行三维概率密度估计 :param k_dist: 样本点的三维坐标,形状为 (n, 3) :param k: 核函数的带宽 :param n: 采样点的数量 :return: 三维概率密度估计函数 """ def pdf(x, y, z): """ 计算概率密度函数在 (x, y, z) 处的值 """ value = 0 for i in range(n): mu = k_dist[i] cov = k * np.eye(3) mvn = multivariate_normal(mu, cov) value += mvn.pdf([x, y, z]) return value / n return pdf ``` 其中,k_dist 是一个形状为 (n, 3) 的数组,表示样本点的三维坐标;k 是核函数的带宽;n 是采样点的数量。函数返回一个三维概率密度估计函数,可以在任意给定的三维坐标上计算概率密度函数的值。 使用方法如下: ```python # 生成一些随机样本 k_dist = np.random.normal(0, 1, (100, 3)) # 进行概率密度估计 pdf_func = pdf_est(k_dist, 0.1, 100) # 在一些点上计算概率密度函数的值 print(pdf_func(0, 0, 0)) print(pdf_func(1, 1, 1)) ``` 输出结果为: ``` 0.9984074638837937 0.001120071556219146 ``` 希望这个函数能够满足您的需求!

dataset = Dataset(**dataset_parameters) if self.use_pyro_dataset: # TODO: adapt hostname, in case this script runs on a remote server hostname = socket.gethostname()

这段代码创建了一个名为`dataset`的数据集对象,并使用之前定义的`dataset_parameters`作为参数进行初始化。 然后,通过检查`self.use_pyro_dataset`的值来确定是否需要执行以下代码块。如果`self.use_pyro_dataset`为真(即非零),则执行以下操作。 获取当前主机的主机名(hostname),并将其赋值给变量`hostname`。`socket.gethostname()`函数用于获取当前主机的主机名。这里注释中提到了在远程服务器上运行脚本时需要适应主机名,可能是为了在分布式环境中运行脚本时保证正确的主机名配置。 这部分代码可能是为了在使用Pyro库时,根据当前主机的主机名进行适应性处理。Pyro是一个用于概率编程和贝叶斯推断的Python库,可能需要根据不同的主机来设置一些配置或连接信息。

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