网络通信(套接字通信)(C/C++)
1.网络编程必知概念
1.广域网和局域网
广域网:又称外网、公网。是连接不同地区局域网或城域网进行计算机通信的远程公共网络。
局域网:在一定的通信范围内,有很个多计算机组成的私有网络就叫局域网。(这些计算机相互之间是可以通信的,但是不能直接访问外网(可以通过网线或代理服务器就可以访问外网))
2.互联网协议地址(IP)
IP互联网协议地址(Internet Protocol):本质是一个整型数,用于表示计算机在网络中的地址。IP协议版本有两个:IPv4和IPv6
IPv4(Internet Protocol version4):
- 使用一个32位的整型数描述一个IP地址,4个字节,int型
- 也可以使用一个点分十进制字符串描述这个IP地址: 192.168.247.135
- 分成了4份,每份1字节,8bit(char),最大值为 255
- 0.0.0.0 是最小的IP地址
- 255.255.255.255是最大的IP地址
- 按照IPv4协议计算,可以使用的IP地址共有
个
IPv6(Internet Protocol version6):
-
使用一个128位的整型数描述一个IP地址,16个字节
-
也可以使用一个字符串描述这个IP地址:2001:0db8:3c4d:0015:0000:0000:1a2f:1a2b
-
分成了8份,每份2字节,每一部分以16进制的方式表示
-
按照IPv6协议计算,可以使用的IP地址共有
个
3.在不同系统上查看主机对应的ip地址命令
在windows上查看ip的命令:ipconfig
在Linux上查看ip的命令:ifconfig
ping www.baidu.com # 测试是否可用连接外网
ping 局域网ip地址 # 测试是否可用连接局域网
4.端口(port)
端口的作用是定位到主机上的某一个进程,通过这个端口进程就可以接收到对应的网络数据了
比如: 在电脑上运行了微信和QQ, 小明通过客户端给我的的微信发消息, 电脑上的微信就收到了消息, 为什么?
- 运行在电脑上的微信和QQ都绑定了不同的端口
- 通过IP地址可以定位到某一台主机,通过端口就可以定位到主机上的某一个进程
- 通过指定的IP和端口,发送数据的时候对应的端口就能接收到数据了
注意:通过IP地址可以找到一个主机, 通过端口port定位到某一个进程
5.OSI/ISO网络分层模型

| 应用层 | http ftp KCP MQTT Modbus(各种协议) |
| 表示层 | 数据加解密 |
| 会话层 | 进程管理 |
| 传输层 | 端到端 端口指向具体进程 UDP / TCP |
| 网络层 | 统一为上层提供同样的身份信息 IP地址 |
| 数据链路层 | 数据的错误检错 规定身份信息(不同的网络拓扑结构身份信息就不同) |
| 物理层 | 电气规范 |
6.常用网络通信协议
- TCP协议->传输层协议
- UDP协议->传输层协议
- IP协议->网络层协议
- 以太网协议->网络接口层协议
7.socket编程
socket套接字:一种通用的网络编程接口。
socket 本身是一种进程间通信的方式,最开始可以作为本地的进程之间数据的传输方式。在本地可以通过进程 PID 来唯一标识一个进程,但是在网络中这是行不通的。
而非本地的进程,该怎么标识自己那,就是前面我们说的 IP 地址和端口号了。
8.字节序
字节序,顾名思义字节的顺序,就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序,也就是说对于单字符来说是没有字节序问题的,字符串是单字符的集合,因此字符串也没有字节序问题。
数据在计算机主要有两种存储方式大端和小端。
Little-Endian -> 主机字节序 (小端)
- 数据的低位字节存储到内存的低地址位, 数据的高位字节存储到内存的高地址位;
- 我们使用的PC机,数据的存储默认使用的是小端。
Big-Endian -> 网络字节序 (大端)
- 数据据的低位字节存储到内存的高地址位, 数据的高位字节存储到内存的低地址位;
- 套接字通信过程中操作的数据都是大端存储的,包括:接收/发送的数据、IP地址、端口。
9.字节序转换函数
#include <arpa/inet.h>
// u:unsigned
// 16: 16位, 32:32位
// h: host, 主机字节序
// n: net, 网络字节序
// s: short
// l: int// 这套api主要用于 网络通信过程中 IP 和 端口 的 转换
// 将一个短整型从主机字节序 -> 网络字节序
uint16_t htons(uint16_t hostshort);
// 将一个整型从主机字节序 -> 网络字节序
uint32_t htonl(uint32_t hostlong);// 将一个短整型从网络字节序 -> 主机字节序
uint16_t ntohs(uint16_t netshort)
// 将一个整型从网络字节序 -> 主机字节序
uint32_t ntohl(uint32_t netlong);
10.IP地址转换函数
// 主机字节序的IP地址转换为网络字节序
// 主机字节序的IP地址是字符串, 网络字节序IP地址是整形
int inet_pton(int af, const char *src, void *dst);参数:
af: 地址族(IP地址的家族包括ipv4和ipv6)协议
AF_INET: ipv4格式的ip地址
AF_INET6: ipv6格式的ip地址
src: 传入参数, 对应要转换的点分十进制的ip地址: 192.168.1.100
dst: 传出参数, 函数调用完成, 转换得到的大端整型IP被写入到这块内存中
返回值:成功返回1
失败返回0或者-1
#include <arpa/inet.h>
// 将大端的整型数, 转换为小端的点分十进制的IP地址
const char *inet_ntop(int af, const void *src, char *dst, socklen_t size);参数:
af: 地址族协议
AF_INET: ipv4格式的ip地址
AF_INET6: ipv6格式的ip地址
src: 传入参数, 这个指针指向的内存中存储了大端的整型IP地址
dst: 传出参数, 存储转换得到的小端的点分十进制的IP地址
size: 修饰dst参数的, 标记dst指向的内存中最多可以存储多少个字节
返回值:成功: 指针指向第三个参数对应的内存地址, 通过返回值也可以直接取出转换得到的IP字符串
失败: NULL
以下两个函数:只能转换ipv4格式的ip地址
// 点分十进制IP -> 大端整型
in_addr_t inet_addr (const char *cp);// 大端整型 -> 点分十进制IP
char* inet_ntoa(struct in_addr in);
2.UDP通信流程
udp是一个无连接的,不可靠的,用户数据报协议,这个协议是一个传输层协议
- 无连接:它仅仅将要发送的数据报传送至网络,并接收从网上传来的数据报,而不与远端的UDP模块建立连接。
- 不可靠:UDP只提供数据的不可靠交付,它一旦把应用程序发给网络层的数据发送出去,就不保留数据备份(所以UDP有时候也被认为是不可靠的数据报协议)
- 用户数据报:用户数据报协议将应用程序产生的数据消息转化成数据包,然后经由IP发送,但它并不验证消息是否被正确发送
UDP通信流程图:

3.TCP通信流程
相关文章:
网络通信(套接字通信)(C/C++)
1.网络编程必知概念 1.广域网和局域网 广域网:又称外网、公网。是连接不同地区局域网或城域网进行计算机通信的远程公共网络。 局域网:在一定的通信范围内,有很个多计算机组成的私有网络就叫局域网。(这些计算机相互之间是可以通信的,但是不能直接访问外网(可以通过网线…...
anaconda navigator启动时一直卡在 loading applications 页面
anaconda navigator启动时一直卡在 loading applications 页面 方法1 在安装目录找到D:\anaconda\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api 然后打开conda_api.py, 在1358行找到data yaml.load(f),将其改为data yaml.safeload(f) 猜测为保证代码…...
力扣刷题-链表-删除链表的倒数第N个节点
19.删除链表的倒数第N个节点 给你一个链表,删除链表的倒数第 n 个结点,并且返回链表的头结点。 示例 1: 输入:head [1,2,3,4,5], n 2 输出:[1,2,3,5] 示例 2:输入:head [1], n 1 输出&…...
Blender DreamUV插件使用简明教程
DreamUV 是一个可让你在Blender的 3D 视口中操纵 UV的工具集合。 该工具集设计用于可重复使用的纹理,例如平铺纹理、装饰表和纹理图集。 其目的是让你无需退出 3D 视图即可对几何体进行纹理处理,从而节省时间并提高灵活性。 1、安装DreamUV 首先下载为…...
AI在线工具分享
1、ChatGPT ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构,通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本,然后通过接受输入并生成输出来实现对话。 ChatGPT的用途非常广泛,可以用于自然语言处理…...
Matlab批量处理测试数据的方法:以VCO的调谐测试曲线处理为例
我们都知道得到的VCO调谐曲线是一根一根扫出来的,如果要手动对数据进行处理很麻烦。 (当然最好是搭建一个自动化测试平台,一边测试一边把数据抓取了,这个以后可以搞一下再更新) 目前还是手动测量的情况下,…...
VScode断点调试vue
VScode断点调试vue 1、修改launch.js文件(没有这个文件就新建)。 {// Use IntelliSense to learn about possible attributes.// Hover to view descriptions of existing attributes.// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlin…...
20吨屠宰鸡鸭鹅一体化污水处理设备加工厂家
20吨屠宰鸡鸭鹅一体化污水处理设备加工厂家 溶气气浮机主要构造说明 气浮系统气浮系统集进水、絮凝、分离、集水、出水于一体,与传统气浮设备类似,设有一个稳流室、溶气释放室,使处理性能更稳定,效果更优越。 稳定室:通…...
android被杀以后fragments缓存重建问题和测试方法
这个问题,其实不是太好复现。因为在android的缓存Fragment机制是写在androidx的库中。 主要的原因是android Framework机制: framework at yourpackage.onSaveInstanceState(XXXActivity.kt:118) at android.app.Activity.performSaveInstanceState(A…...
Visual Studio 2017 安装
C自学精简实践教程 目录(必读) 这篇文章会保证你第一次安装VS2017就成功运行Hello World! 下载Visual Studio Installer Gitee 下载 VS2017/vs2017_Community.exe CalmReason/VisualStudio - 码云 - 开源中国 (gitee.com) 百度云下载 链接:https://pan.baidu…...
day5|242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集
242.有效的字母异位词 题目链接:https://leetcode.cn/problems/valid-anagram/ 文章链接:https://programmercarl.com/0242.%E6%9C%89%E6%95%88%E7%9A%84%E5%AD%97%E6%AF%8D%E5%BC%82%E4%BD%8D%E8%AF%8D.html 视频链接:https://www.bilibili.…...
【Python基础】常用模块学习:sys|os|pytest
📢:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨ 📢:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】 📢:文章若有幸对你有帮助,可点赞 👍…...
【煤矿虚拟仿真体验】VR采煤机技能培训有效提高训练效果
在我们的社会中,能源是至关重要的。它是推动我们日常生活和工作的主要动力。然而,我们在获取这种能源的过程中,也带来了许多环境问题。煤矿开采是其中的一个重要部分,因此我们需要寻找更环保、更安全的方式来进行煤矿开采。VR&…...
渲染路径RenderingPath
文章目录 前言一、什么是渲染路径二、渲染路径有哪些1、前向渲染路径2、延迟渲染路径3、顶点照明渲染路径(已过时)4、旧的渲染路径(已过时) 前言 渲染路径RenderingPath 一、什么是渲染路径 为进行光照计算而设计的渲染方式 二、渲染路径有哪些 1、前向…...
【Java】泛型 之 extends通配符
我们前面已经讲到了泛型的继承关系:Pair<Integer>不是Pair<Number>的子类。 假设我们定义了Pair<T>: public class Pair<T> { ... }然后,我们又针对Pair<Number>类型写了一个静态方法,它接收的参…...
光谱-空间特征分割提取:多光谱图像压缩
Spectral–Spatial Feature Partitioned Extraction Based on CNN for Multispectral Image Compression (基于CNN的光谱-空间特征分割提取多光谱图像压缩) 近年来,多光谱成像技术的迅速发展引起了各领域的高度重视,这就不可避免…...
绝缘子主要尺寸
声明 本文是学习GB-T 1000-2016 高压线路针式瓷绝缘子尺寸与特性. 而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们 1 范围 本标准规定了高压线路针式瓷绝缘子的结构型式、尺寸、机械特性和电气特性。 本标准适用于标称电压为10 kV 及以下、频率不高于…...
什么是哈希表?如何使用哈希表进行数据存储和查找?
什么是哈希表? 哈希表(Hash Table),也被称为散列表,是一种用于存储键值对数据的数据结构。它是一种非常高效的数据结构,可以实现快速的数据插入、查找和删除操作。哈希表的核心思想是通过将键(…...
脑机接口的发展研究
1.调研对象:智能制造人机交互; 2.作业内容,关于个人所选技术的近期发展(2020-2023年)期间的相关技术问题和研究进展; 3.内容结构,分为摘要介绍(100字以内),近…...
短期光伏发电量短期预测(Python代码,先对异常值处理,再基于XGBoost模型预测)
一.代码流程(运行效果:短期光伏发电量短期预测(Python代码,先对异常值处理,再基于XGBoost模型预测)_哔哩哔哩_bilibili 模型流程: 导入所需的库,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Sea…...
工控机驱动安全自查:5分钟用DriverView揪出可疑第三方驱动(附分析技巧)
工控机驱动安全自查:5分钟用DriverView揪出可疑第三方驱动(附分析技巧) 工业自动化设备的稳定运行离不开安全的驱动环境。想象一下,当你负责的生产线突然出现不明原因的停机,经过层层排查,最终发现是一个来…...
牙齿龋齿检测数据集 YOLO模型如何训练牙齿病害数据集 权重识别龋齿
牙齿龋齿检测数据集,2554张,提供yolo和voc两种标注方式 1类,标注数量: caries: 6946 image num: 2554 🦷 龋齿检测数据集 (Dental Caries Detection Dataset) 属性详细描述数据集名称齿科龋齿目标检测数据集图像总数2…...
微信聊天记录永久保存终极指南:WeChatMsg免费工具完整解决方案
微信聊天记录永久保存终极指南:WeChatMsg免费工具完整解决方案 【免费下载链接】WeChatMsg 提取微信聊天记录,将其导出成HTML、Word、CSV文档永久保存,对聊天记录进行分析生成年度聊天报告 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/…...
如何用代码思维提升90%图表效率?揭秘Mermaid的可视化革命
如何用代码思维提升90%图表效率?揭秘Mermaid的可视化革命 【免费下载链接】mermaid-live-editor Edit, preview and share mermaid charts/diagrams. New implementation of the live editor. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/me/mermaid-live-edi…...
2026金三银四变天了:企业要的是能用的人,不是“有潜力的人“
2026金三银四变天了:企业要的是"能用的人",不是"有潜力的人" 3月了,又到了传说中的"金三银四"。 往年这个时候,朋友圈里都是"拿到offer了""跳槽涨薪30%"的好消息。但今年&…...
Pixel Aurora Engine 辅助UI/UX设计:自动生成界面原型与素材
Pixel Aurora Engine 辅助UI/UX设计:自动生成界面原型与素材 1. 设计效率的革命性提升 想象一下这样的场景:产品经理刚描述完"我们需要一个社交App的登录页,要简洁现代感,带点科技风",几分钟后,…...
translategemma-4b-it快速入门:Ollama部署图文翻译模型,开箱即用
translategemma-4b-it快速入门:Ollama部署图文翻译模型,开箱即用 1. 认识translategemma-4b-it 1.1 什么是translategemma-4b-it translategemma-4b-it是Google基于Gemma 3架构开发的开源多模态翻译模型。与普通翻译工具不同,它不仅能处理…...
COMSOL数据可视化避坑指南:如何用SciPy的griddata处理不规则网格数据?
COMSOL数据可视化避坑指南:如何用SciPy的griddata处理不规则网格数据? 当你从COMSOL导出电场、温度场或其他物理场数据时,是否遇到过这样的困扰:明明在COMSOL中看起来光滑连续的场分布,导出到MATLAB或Python中绘制时却…...
实践指南:运用语义熵为LLM生成内容构建“幻觉防火墙”
1. 什么是语义熵?为什么它能成为LLM的"幻觉防火墙"? 第一次听到"语义熵"这个词时,我正被一个智能客服项目折磨得焦头烂额。当时我们的GPT-3.5模型总喜欢给用户编造不存在的产品功能,就像个过度热情的销售员。…...
生物信息学实战指南 | GSEA富集分析从原理到R语言实现
1. GSEA富集分析入门:为什么它比传统方法更强大 第一次接触GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)时,我和大多数初学者一样困惑:明明已经有GO和KEGG这些传统富集分析方法了,为什么还要用GSEA?直到…...
