将php中$report['user_agent'] = env('HTTP_USER_AGENT');转成Python socket

时间: 2024-01-26 09:04:55 浏览: 28
在 Python socket 中,获取客户端的 User-Agent 可以通过 HTTP 请求头中的 User-Agent 字段获得。以下是一个示例代码: ```python import socket HOST = 'localhost' PORT = 8000 def handle_request(client_socket): request_data = client_socket.recv(1024) headers = request_data.decode().split('\r\n') user_agent = None for header in headers: if header.startswith('User-Agent:'): user_agent = header.split(': ')[1] break response_body = f'<html><body><h1>User-Agent: {user_agent}</h1></body></html>' response_headers = [ 'HTTP/1.1 200 OK\r\n', 'Content-Type: text/html; charset=utf-8\r\n', f'Content-Length: {len(response_body)}\r\n', '\r\n', ] response = ''.join(response_headers) + response_body client_socket.send(response.encode()) client_socket.close() with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as server_socket: server_socket.bind((HOST, PORT)) server_socket.listen() print(f'Server is listening on {HOST}:{PORT}') while True: client_socket, client_address = server_socket.accept() print(f'Accepted connection from {client_address[0]}:{client_address[1]}') handle_request(client_socket) ``` 这里用一个 handle_request 函数来处理每个客户端请求。首先从请求数据中解析出所有请求头,然后找到 User-Agent 字段并提取出来。最后返回一个包含 User-Agent 的 HTML 页面作为响应。

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lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释,并将其在段落中的作用注释出来

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