Python开发简易ICQ聊天软件教程

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资源摘要信息: "OnePiece.rar_ICQ/即时通讯_Python_" 本文档主要围绕一个简单的即时通讯软件设计思路及其实现展开讨论,特别是以Python语言为开发工具,结合了网络编程、多线程处理以及序列化技术。以下详细的知识点分析: **标题解析:** 标题 "OnePiece.rar_ICQ/即时通讯_Python_" 表明了该资源是一个压缩包,包含了与ICQ即时通讯相关的Python实现代码。OnePiece可能是指压缩包的名称,而ICQ是即时通讯工具的一种,这里可能用以指代即时通讯项目。 **描述分析:** 1. 服务器端设计:描述中提到了服务器端与客户端之间通过网络线程建立连接,这种设计意味着程序需要能够支持多个客户端同时与服务器通信。在服务器端,每个客户端的连接都由一个线程处理。这涉及到多线程编程的知识点,包括线程的创建、管理以及同步机制。 2. 数据包处理:描述中提到所有的数据包都用一个列表存储,这涉及到数据结构的应用,以及可能对数据包进行排序、查找或删除等操作。数据包本身由一个类表示,类中包含包类型(Kind)、来源(To)、去处(From)以及消息(Message)。这些属性定义了数据包的基本结构,这是网络通信中常见的设计,需要了解面向对象编程的概念。 3. 序列化技术:描述中提到了用pickle模块传输对象。pickle是Python中的一个序列化模块,可以将对象转换成字节流,从而实现对象的存储或网络传输。了解pickle模块的使用是必要的知识点,尤其是在网络编程中对象传输的场景。 4. 客户端设计:客户端代码里面包含了注解,这有助于理解代码逻辑和实现细节。客户端与服务器端的交互逻辑是实现即时通讯软件的核心部分,需要了解网络编程中的客户端-服务器架构,以及套接字编程的基础知识。 **标签解释:** 标签 "ICQ/即时通讯 Python" 简洁地概括了这个资源的主要内容,即使用Python语言实现的ICQ类型的即时通讯软件。 **文件列表解析:** - test_client.py:这是一个测试客户端程序的文件,通过它可以对即时通讯软件的客户端功能进行测试。文件中将包含实现客户端功能的代码,如与服务器建立连接、发送接收数据包、处理异常等。 - test_serve.py:这是一个测试服务器端程序的文件,用于测试服务器能够正确处理客户端发来的数据包,以及管理多客户端连接。该文件包含服务器端的代码实现,包括监听客户端请求、创建线程、数据包处理等。 - 聊天软件.txt:这个文件可能是一个文档,包含了聊天软件的使用说明、功能介绍、设计思路、注意事项等文字内容,便于用户和开发者更好地理解和使用该软件。 从上述分析中可以看出,该即时通讯软件项目的知识点涵盖了网络编程、多线程编程、面向对象编程、序列化技术以及Python编程等多个领域。开发者需要具备扎实的Python编程基础,以及网络通信和多线程处理的相关知识,才能深入理解和开发类似的即时通讯软件。

python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

2023-07-22 上传