
python网络编程调用recv函数完整接收数据的三种方法
最近在使用python进行网络编程开发一个通用的tcpclient测试小工具。在使用socket进行网络编程中,如何判定对端发送一条报文是否接收完成,是进行socket网络开发必须要考虑的一个问题。这里,简要介绍一下判别数据接收接收完成常用的三种方法:
1.基础数据接收法:
使用基础数据接收法时,当与服务socket断开连接时,会接收到空字符串。因此,可以根据此特点,在程序中加入循环,一直接收数据,直到数据发送端关闭socket连接。适用场景:客户端和服务器的链接为短链接(即一次socket通讯后连接就会关闭)。代码如下:
import socket,struct,sys,time
Port=22220
#assume a socket disconnect (data returned is empty string) means all data was #done being sent.
def recv_basic(the_socket):
total_data=[]
while True:
data = the_socket.recv(20480)
if not data: break
total_data.append(data)
return ''.join(total_data)
2.尾标识方法
通过寻找接收的协议数据中的尾标识字符串,获取完整的数据的数据报文。适用场景:接收的协议数据中包含相关的尾标识。代码如下:
End='something useable as an end marker'
def recv_end(the_socket):
total_data=[];data=''
while True:
data=the_socket.recv(8192)
if End in data:
total_data.append(data[:data.find(End)])
break
total_data.append(data)
if len(total_data)>1:
#check if end_of_data was split
last_pair=total_data[-2]+total_data[-1]
if End in last_pair:
total_data[-2]=last_pair[:last_pair.find(End)]
total_data.pop()
break
return ''.join(total_data)
3.负载长度方法
即通过协议数据中的负载长度值,确定有效报文的长度,适用场景:协议数据中包含负载协议字段。这种方法也是比较常用和通用的一种方法,但是需要一边接收数据一边解析数据。代码如下:
def recv_size(the_socket):
#data length is packed into 4 bytes
total_len=0;total_data=[];size=sys.maxint
size_data=sock_data='';recv_size=8192
while total_len<size:
sock_data=the_socket.recv(recv_size)
if not total_data:
if len(sock_data)>4:
size_data+=sock_data
size=struct.unpack('>i', size_data[:4])[0]
recv_size=size
if recv_size>524288:recv_size=524288
total_data.append(size_data[4:])
else:
size_data+=sock_data
else:
total_data.append(sock_data)
total_len=sum([len(i) for i in total_data ])
return ''.join(total_data)
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02