python socket向客戶端廣播問題

import socket,traceback

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host = '2.2.3.5'

port = 85

txt = input("請(qǐng)輸入廣播內(nèi)容:")

s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_DGRAM)

s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)

s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_BROADCAST,1)

s.bind((host,port))

print "Listen on the port 85......"

while True:

try:

sock,addr = s.recvfrom(8192)

print "Receive data from:",addr

s.sendto(txt,addr)#這里就是填寫發(fā)送內(nèi)容的

except (KeyboardInterrupt,SystemExit):

raise

except:

traceback.print_exc()

#未對(duì)以上代碼的正確性進(jìn)行驗(yàn)證。

python numpy是什么庫(kù)

NumPy是Python語言的一個(gè)擴(kuò)充程序庫(kù)。支持高級(jí)大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。Numpy內(nèi)部解除了CPython的GIL（全局解釋器鎖），運(yùn)行效率極好，是大量機(jī)器學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)庫(kù)！

相關(guān)推薦：《Python基礎(chǔ)教程》

NumPy的全名為Numeric Python，是一個(gè)開源的Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)，它包括：

·一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象ndrray；

·比較成熟的（廣播）函數(shù)庫(kù)；

·用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

·實(shí)用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。

NumPy的優(yōu)點(diǎn)：

·對(duì)于同樣的數(shù)值計(jì)算任務(wù)，使用NumPy要比直接編寫Python代碼便捷得多；

·NumPy中的數(shù)組的存儲(chǔ)效率和輸入輸出性能均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Python中等價(jià)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，且其能夠提升的性能是與數(shù)組中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代碼都是用C語言寫的，其底層算法在設(shè)計(jì)時(shí)就有著優(yōu)異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多。

當(dāng)然，NumPy也有其不足之處，由于NumPy使用內(nèi)存映射文件以達(dá)到最優(yōu)的數(shù)據(jù)讀寫性能，而內(nèi)存的大小限制了其對(duì)TB級(jí)大文件的處理；此外，NumPy數(shù)組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學(xué)計(jì)算之外的領(lǐng)域，NumPy的優(yōu)勢(shì)也就不那么明顯。

使用python做量化交易策略測(cè)試和回驗(yàn)，有哪些比較成熟一些的庫(kù)

比較成熟的庫(kù)可以參考如下幾個(gè)：

pybacktest

pyalgotrader

zipline

bt

backtrader

pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺點(diǎn)也明顯。