출처 : https://stackoverflow.com/questions/2719017/how-to-set-timeout-on-pythons-socket-recv-method

파이썬 소켓 수신 메소드에서 timeout을 정하는 방법?

저는 파이썬의 소켓 수신 메소드에서 timeout을 정하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있을까요?

11개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

일반적인 접근은 timeout이 발생할 때까지 데이터가 접근 가능할 때까지 select()를 사용하는 것입니다. 데이터가 실제로 가능할 때만 recv()를 호출합니다. 안전을 위해, 우리는 recv가 무한으로 block하지 않는 것을 보장하기 위해 non-blocking 모드로 소켓을 설정할 수 있습니다. select()는 한번에 하나 이상의 소켓을 기다리도록 하는데 사용될 수 있습니다.

import select

mysocket.setblocking(0)

ready = select.select([mysocket], [], [], timeout_in_seconds)
if ready[0]:
    data = mysocket.recv(4096)

만약 많은 열려있는 파일 디스크립터가 있다면, poll()이 select()보다 더 효율적인 대안입니다.

다른 옵션은 socket.settimeout()을 사용하여 소켓의 모든 연산에 timeout을 설정하는 것입니다. 하지만 당신은 다른 답변에서 해당 솔루션을 명시적으로 거부했던 것을 확인하였습니다.

출처 : https://stackoverflow.com/questions/11873714/how-do-i-get-new-york-city-time

뉴욕 도시 시간을 어떻게 얻을 수 있습니까?

저는 자주 여행하지만 뉴욕 도시에 살고 있고 제가 어디 있던지 상관없이 뉴욕 시간을 표시하려고 하고 있습니다. 저는 이를 Python에서 어떻게 할 수 있을까요? 저는 다음 코드가 있습니다만 작동하지 않고 다음 오류가 발생하였습니다.

`'module' object is not callable` 

또한, 저는 아래 저의 메소드가 일광절약시간(서머타임)으로 정확하게 갱신될 것인지 확실하지 않습니다.

import pytz
utc = pytz.utc
utc_dt = datetime(2002, 10, 27, 6, 0, 0, tzinfo=utc)
eastern = pytz.timezone('US/Eastern')
loc_dt = utc_dt.astimezone(eastern)
fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z'
loc_dt.strftime(fmt)

4개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

datetime 대신에 datetime.datetime으로 작성하세요:

import datetime
import pytz

utc = pytz.utc
utc_dt = datetime.datetime(2002, 10, 27, 6, 0, 0, tzinfo=utc)
eastern = pytz.timezone('US/Eastern')
loc_dt = utc_dt.astimezone(eastern)
fmt = '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z'
loc_dt.strftime(fmt)

모듈 datetime은 클래스 datetime.datetime을 포함하고 있기 때문입니다.

출처 : https://web.archive.org/web/20210404233204/https://ongspxm.gitlab.io/blog/2016/11/assertraises-testing-for-errors-in-unittest/

assertRaises - unittest에서 오류 테스트 하기

이 글에서, 저는 파이썬의 빌트인 unittest 모듈을 사용하였습니다.

갑자기 프레임워크에 대한 (잘못된 데이터가 입력되면 예외가 발생해야 하는) 새로운 요구가 생겼을 때 저는 제 프로젝트에서 몇 가지 테스트 작업을 하고 있었습니다.

저는 몇가지를 검색하였고 제가 필요한 것 - TestCase.assertRaises 같은 함수를 찾았습니다.

다른 모든 assert 함수가 unittest에서 사용되는 것과 동일한 형식으로 시도했습니다. 그래서 저는 다음과 같이 작성하였습니다.

import unittest

def func():
    raise Exception('lets see if this works')

class ExampleTest(unittest.TestCase):
    def test_error(self):
        self.assertRaises(func(), Exception)

if __name__=='__main__':
    unittest.main()

논리적으로 보입니다. 그렇지 않습니까? 글쎄요. 나는 그것을 실행하려고 시도했고 테스트는 오류로 판명되었습니다.

예, 오류가 있다는 것을 알고 있습니다. 그것이 제가 테스트하고 있는 것입니다. 그렇지요? 왜 이런 일이 일어나고 있는지에 대해 혼란스러워서 파이썬 문서와 stackOverflow를 찾아 답을 찾았습니다.

lambda 해결책

다음은 제가 검색하여 찾은 가장 일반적인 해결책입니다.

import unittest

def func():
    raise Exception('lets see if this works')

class ExampleTest(unittest.TestCase):
    def test_error(self):
        self.assertRaises(Exception, lambda:func())

if __name__=='__main__':
    unittest.main()

제가 좋아하는 해결책

하지만 lambda는 그 자체로 전부 새로운 괴물입니다. 함수에 대한 wrapper로 사용하기 위해 올바른 도구는 아닌 듯 합니다.

다음은 assertRaise를 사용하는 매우 더 적절한 파이썬스러운 방법입니다.

import unittest

def func():
    raise Exception('lets see if this works')

class ExampleTest(unittest.TestCase):
    def test_error(self):
        with self.assertRaises(Exception): func()

if __name__=='__main__':
    unittest.main()

왜 작동하지 않았을까요?

분명히 assertRaises가 작동하려면 예외를 잡기 위해 함수 호출이 일종의 wrapper 내에 포함되어야 합니다.

첫 번째 예제처럼 실행하면, 그 함수는 스스로 실행될 것이며 그 예외는 잡히지 않고 test case는 대신에 오류가 발생하게 됩니다.

lambda 메소드를 사용하면, lambda 함수는 함수가 실행될 wrapper로 작동하기 때문에 그 예외는 잡히게 되며 비교가 발생합니다.

"with 구문"도 똑같습니다. "with 구문"으로 함수 호출을 wrapping하면, 그 예외는 구문에서 "assertRaises"로 전달될 것입니다. "assertRaises" 함수는 이제 실행될 예외와 비교할 수 있으며 그래서 유용한 결과를 얻습니다.

성공적인 테스트 실행

더 기술적인 세부사항에 관심 있으시면, unittest 소스 코드를 살펴보세요 (소스 코드는 언제든지 가능하며, 파이썬이 짱인 이유입니다.)

다른 문제가 있으시면 저에게 세부사항에 대한 이메일이나 댓글 남겨주세요.

출처 : https://stackoverflow.com/questions/43267157/python-attributeerror-module-object-has-no-attribute-ssl-st-init

파이썬 AttributeError: 'module' 객체는 'SSL_ST_INIT' 속성이 없습니다

저의 파이썬 스크립트는 다음 오류가 발생했습니다.

Traceback (most recent call last):
  File "./inspect_sheet.py", line 21, in <module>
    main()
  File "./inspect_sheet.py", line 12, in main
    workbook_name=workbook_name,
  File "./google_sheets.py", line 56, in __init__
    self.login()
  File "./google_sheets.py", line 46, in login
    self.client = gspread.authorize(credentials)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/gspread/client.py", line 335, in authorize
    client.login()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/gspread/client.py", line 98, in login
    self.auth.refresh(http)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/client.py", line 598, in refresh
    self._refresh(http.request)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/client.py", line 769, in _refresh
    self._do_refresh_request(http_request)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/client.py", line 795, in _do_refresh_request
    body = self._generate_refresh_request_body()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/client.py", line 1425, in _generate_refresh_request_body
    assertion = self._generate_assertion()
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/client.py", line 1554, in _generate_assertion
    private_key, self.private_key_password), payload)
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/oauth2client/crypt.py", line 162, in from_string
    from OpenSSL import crypto
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/OpenSSL/__init__.py", line 8, in <module>
    from OpenSSL import rand, crypto, SSL
  File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/OpenSSL/SSL.py", line 118, in <module>
    SSL_ST_INIT = _lib.SSL_ST_INIT
AttributeError: 'module' object has no attribute 'SSL_ST_INIT'

20개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

저는 pip로 pyopenssl 업그레이드 하는 것이 pip와 관련된 명령어 중에서는 작동하는 것이 없었습니다. easy_install로 pyopenssl을 업그레이드 함으로써, 위의 문제는 해결될 수 있습니다.

sudo python -m easy_install --upgrade pyOpenSSL

credit @delimiter (Answer)

출처 : https://stackoverflow.com/questions/51046454/how-can-we-use-selenium-webdriver-in-colab-research-google-com

colab.research.google.com에서 Selenium Webdriver를 사용하는 방법?

저는 빠른 처리를 위해 colab.research.google.com 에서 Selenium Webdriver를 사용하고 싶습니다. 저는 !pip install selenium을 사용하여 Selenium을 설치할 수 있었지만 크롬의 웹 드라이버는 webdriverChrome.exe의 경로를 요구합니다. 그것을 사용하려면 어떻게 합니까?

추신 - colab.research.google.com은 딥러닝과 관련된 빠른 연산 문제를 위해 GPU를 제공하는 온라인 플랫폼입니다. webdriver.Chrome(path)와 같은 솔루션을 삼가해 주세요.

4개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

크롬 웹 드라이버를 설치하고 Google Colab에서 충돌하지 않도록 몇 가지 옵션을 조정하여 수행할 수 있습니다.

!pip install selenium
!apt-get update # apt install을 정확히 실행하기 위해 ubuntu 업데이트
!apt install chromium-chromedriver
!cp /usr/lib/chromium-browser/chromedriver /usr/bin
import sys
sys.path.insert(0,'/usr/lib/chromium-browser/chromedriver')
from selenium import webdriver
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
wd = webdriver.Chrome('chromedriver',chrome_options=chrome_options)
wd.get("https://www.webite-url.com")

출처 : https://stackoverflow.com/questions/24720442/selecting-second-child-in-beautiful-soup-with-soup-select

soup.select로 beautiful soup에서 두번째 child 선택하기

다음 태그가 있습니다.

<h2 id='names'>Names</h2>
<p>John</p>
<p>Peter</p>

이제 h2 태그가 이미 있으면 Peter를 얻기 위한 이제 가장 쉬운 방법은 무엇입니까? 다음을 시도하였습니다.

soup.select("#names > p:nth-child(1)")

여기에 nth-child에서 NotImplementedError: 오류가 발생하였습니다.

NotImplementedError: Only the following pseudo-classes are implemented: nth-of-type.

그래서 나는 여기서 무슨 일이 일어나고 있는지 잘 모르겠습니다. 두 번째 방법은 모든 'p' 태그 자식들을 얻어 직접 [1]을 선택하는 것이지만 조금 무식한 try/except 구문으로 Peter를 얻기 위해 전부 시도하는 것을 요구하여 out of range 인덱스 오류의 위험이 있습니다.

soup.select() 함수로 nth-child를 선택하는 방법이 있습니까?

편집:: 트릭같지만 nth-of-type로 nth-child를 대체합니다. 수정한 내용은:

soup.select("#names > p:nth-of-type(1)")

nth-child를 받아들이지 않는 이유가 확실하지 않지만 nth-child와 nth-of-type는 같은 결과를 리턴하는 거 같습니다.

2개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

다른 사람이 더 쉽게 찾을 수 있도록 수정 사항을 답변으로 추가 :

nth-of-type 대신에 nth-child를 사용합니다.

soup.select("#names > p:nth-of-type(1)")

출처 : https://towardsdatascience.com/3-ways-to-load-csv-files-into-colab-7c14fcbdcb92

시작하기: Colab에서 CSV 파일을 불러오는 3가지 방법

데이터 사이언스는 데이터 없이는 아무것도 아닙니다. 예 그것은 분명합니다. 분명하지 않은 것은 데이터를 탐색할 수 있는 형식으로 데이터를 가져오기 위한 단계입니다. (쉼표로 구분된 값을 줄여서) CSV 형식의 데이터 셋을 가질 수 있지만 다음에 수행할 작업은 알 수 없습니다. 이 글은 Colab에서 CSV 파일을 불러옴으로써 데이터 사이언스를 시작하는 데 도움이 될 것입니다.

Colab(Colaboratory를 줄여서)은 Python으로 코딩하도록 구글로부터 온 무료 플랫폼입니다. Colab은 본질적으로 Jupyter Notebook의 구글 Suite 버전입니다. Jupyter 위의 Colab의 몇가지 이점은 문서로 공유하기와 더 쉬운 패키지 설치가 있습니다. 아직, CSV 파일 처럼 파일을 불러올 때 몇가지 추가 코딩이 필요합니다. 저는 Colab에서 CSV 파일을 불러오기 위한 3가지 방법을 보여드리고 이를 Pandas 데이터프레임으로 추가할 것입니다.

(참고 : 공통 데이터 세트를 전달하는 Python 패키지가 있습니다. 이 기사에서 이러한 데이터 세트를 불러오는 것에 대해서는 논의하지 않을 것 입니다.)

시작하기 위해 당신의 구글 계정으로 로그인하여 Google Drive로 갑니다. 왼쪽에 새로 만들기 버튼을 클릭하고 만약 설치되었다면 Colaboratory 를 선택합니다. (더 많은 앱 연결을 클릭하지 않으면 Colaboratory을 검색하여 설치하십시오.) 여기에서 아래와 같이 Pandas를 import 합니다. (Colab에 이미 설치되어 있음).

import pandas as pd

1) Github로 부터(파일 < 25MB)

CSV 파일을 업로드하는 가장 쉬운 방법은 GitHub 저장소를 사용하는 것입니다. 당신의 저장소에서 데이터 세트를 클릭하고 View Raw를 클릭합니다. raw 데이터 세트에 대한 링크를 복사하여 아래 표시된대로 Colab에 url이라는 문자열 변수로 저장합니다 (보다 깔끔한 방법이지만 필요하지는 않습니다). 마지막 단계는 URL을 Pandas read_csv로 불러와 데이터 프레임을 얻는 것입니다.

url = '복사한_raw_GitHub_링크'
df1 = pd.read_csv(url)
# 데이터 세트는 Pandas Dataframe에 이제 저장됩니다.

2) local drive로 부터

당신의 local drive로부터 업로드하여, 다음 코드로 시작합니다.

from google.colab import files
uploaded = files.upload()

선택할 파일이 프롬프트로 나올 것입니다. "파일 선택하기"를 클릭하여 파일을 선택하여 업로드 합니다. 파일이 100% 업로드 되기를 기다립니다. Colab이 파일을 업로드를 했을 때 파일의 이름이 보여야 합니다.

마지막으로, 데이터 프레임으로 그것을 import하기 위해 다음 코드를 타이핑합니다. (파일 이름은 업로드한 파일의 이름과 똑같은지 확인해야 합니다).

import io
df2 = pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded['Filename.csv']))
# 데이터 세트는 Pandas Dataframe에 이제 저장됩니다.

3) PyDrive를 통한 Google Drive로 부터

이는 3가지 방법 중에 가장 복잡합니다. 워크 플로 제어를 위해 CSV 파일을 Google 드라이브에 업로드 하는 것을 보여 드리겠습니다. 먼저 다음 코드를 입력하십시오.

# Colaboratory에서 csv 파일을 읽기 위한 코드:
!pip install -U -q PyDrive
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials
# PyDrive 클라이언트를 생성하고 인증하기
auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)

프롬프트가 표시되면 링크를 클릭하여 Google이 드라이브에 액세스 할 수 있도록 인증을 받습니다. 상단에 'Google Cloud SDK가 Google 계정에 액세스 하려고 합니다'라는 화면이 표시됩니다. 권한을 허용한 후 제공된 확인 코드를 복사하여 Colab의 상자에 붙여 넣습니다.

확인이 완료되면 Google 드라이브의 CSV 파일로 이동하여 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "공유 가능 링크 가져 오기"를 선택하십시오. 링크가 클립 보드에 복사됩니다. 이 링크를 Colab의 문자열 변수에 붙여 넣습니다.

link = 'https://drive.google.com/open?id=1DPZZQ43w8brRhbEMolgLqOWKbZbE-IQu' # 공유 가능 링크

원하는 것은 등호 뒤의 ID 부분입니다. 해당 부분을 얻으려면 다음 코드를 입력하십시오.

fluff, id = link.split('=')
print (id) # '=' 뒤에 모든 부분이 있는지 확인

마지막으로, 데이터프레임으로 파일을 얻기 위해 다음 코드를 타이핑 합니다.

downloaded = drive.CreateFile({'id':id}) 
downloaded.GetContentFile('Filename.csv')  
df3 = pd.read_csv('Filename.csv')
# 데이터 세트는 Pandas Dataframe에 이제 저장됩니다.

마지막 의견

Colab에서 CSV 파일을 업로드하기 위한 3가지 접근이 있습니다. 각각 파일 크기와 워크 플로 구성 방법에 따라 장점이 있습니다. 데이터가 Pandas 데이터프레임처럼 더 좋은 포멧이라면, 작업할 준비가 된 것입니다.

보너스 방법 - 내 드라이브

당신의 지원에 매우 감사합니다. 이 글은 50,000 View와 25K의 읽기에 도달하는 영광이 있었고, 저는 Colab에서 CSV 파일을 얻기 위한 추가적인 방벙을 제공합니다. 이는 더 간단하고 분명합니다. Google Drive("My Drive")에서, 당신이 선택한 위치에서 data라 불리는 폴더를 만듭니다. 이는 당신의 데이터를 업로드할 곳이 될 것입니다.

Colab 노트북에서, 다음을 타이핑합니다.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

세 번째 방법과 마찬가지로 명령을 사용하면 Google 인증 단계로 이동합니다. Google 드라이브 파일 스트림에서 Google 계정에 액세스하시오 라는 화면이 표시됩니다. 권한을 허용한 후 제공된 확인 코드를 복사하여 Colab의 상자에 붙여 넣습니다.

노트북에서 노트북 왼쪽 상단에 >를 클릭하고 파일을 클릭하십시오. 앞에서 만든 data 폴더를 찾고 데이터를 찾으십시오. 데이터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 경로 복사를 선택하십시오. 이 복사된 경로를 변수에 저장하면 바로 사용할 수 있습니다.

path = "copied path"
df_bonus = pd.read_csv(path)
# 데이터 세트는 Pandas Dataframe에 이제 저장됩니다.

이 방법의 장점은 세 번째 방법과 관련된 추가 단계없이 자체 Google 드라이브에서 생성한 별도의 데이터 세트 폴더에서 데이터 세트에 액세스 할 수 있다는 것입니다.

출처 : https://stackoverflow.com/questions/54101923/1006-connection-closed-abnormally-error-with-python-3-7-websockets

python 3.7 websockets에서 비정상적으로 1006 접속 종료 오류

저는 python websockets에서 이러한 github 이슈와 같은 문제가 있습니다.
https://github.com/aaugustin/websockets/issues/367

제안된 해결책은 저는 작동하지 않습니다. 제가 본 오류는

websockets.exceptions.ConnectionClosed: WebSocket connection is closed: code = 1006 (connection closed abnormally [internal]), no reason

이는 제 코드입니다.

async def get_order_book(symbol):
    with open('test.csv', 'a+') as csvfile:
        csvw = csv.writer(csvfile, delimiter=',', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
        DT = Data(data=data, last_OB_id=ob_id, last_TR_id=tr_id, sz=10, csvw=csvw)

        while True:
            if not websocket.open:
                print('Reconnecting')
                websocket = await websockets.connect(ws_url)
            else:
                resp = await websocket.recv()
                update = ujson.loads(resp)
                DT.update_data(update)

async def get_order_books():
    r = requests.get(url='https://api.binance.com/api/v1/ticker/24hr')
    await asyncio.gather(*[get_order_book(data['symbol']) for data in r.json()])

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(get_order_books())

내가 테스트 한 방법은 인터넷 연결을 종료하는 것이지만 10초 후에도 여전히 1006 오류가 반환됩니다.

Python 3.7 및 Websockets 7.0을 실행하고 있습니다.

당신의 생각이 무엇인지 알려주십시오. 감사합니다!

5개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

저도 같은 문제에 직면했습니다. 잠시 동안 파고들자 다시 연결하라는 여러 버전의 답변을 찾았지만 합리적인 방법이라고 생각하지 않았으므로 더 파고 들었습니다.

DEBUG 레벨 로깅을 활성화하면 파이썬 웹소켓이 기본적으로 핑 패킷을 보내고 응답을 받지 못하면 연결 시간이 초과된다는 것을 알았습니다. 이것이 표준과 일치하는지 확실하지 않지만 적어도 파이썬 스크립트 시간이 초과되는 서버에는 적어도 자바 스크립트의 웹 소켓은 완전히 좋았습니다.

수정은 간단합니다. connect (연결)하기 위한 다른 kw 인수를 추가합니다.

websockets.connect(uri, ping_interval=None)

같은 인자는 서버쪽 함수 serve로 작동해야 합니다.

https://websockets.readthedocs.io/en/stable/api.html에서 정보를 더 얻을 수 있습니다.

출처 : https://pythontic.com/modules/socket/udp-client-server-example

UDP - 파이썬에서 클라이언트 서버 예제 프로그램

UDP 개요

UDP는 User Datagram Protocol의 약어입니다. UDP는 TCP/IP 슈트의 인터넷 프로토콜을 사용합니다. UDP를 사용한 통신에서 클라이언트 프로그램은 메시지 패킷을 대상 서버로 전송하며 대상 서버도 UDP에서 실행됩니다.

UDP의 속성

• UDP는 메시지 패킷 전달을 보장하지 않습니다. 네트워크에서 일부 문제가 발생하면 패킷이 손실되면 영원히 손실될 수 있습니다.
• 확실한 메시지 전달을 보장할 수 없으므로 UDP는 신뢰할 수 없는 프로토콜로 간주됩니다.
• UDP를 구현하는 기본 메커니즘에는 연결 기반 통신이 필요하지 않습니다. UDP 서버 또는 UDP 클라이언트 간에 데이터 스트리밍이 없습니다.
• UDP 클라이언트는 "n"개의 별개의 패킷을 UDP 서버로 보낼 수 있으며 UDP 서버의 응답으로 "n"개의 별개의 패킷을 수신할 수도 있습니다.
• UDP는 비 연결 프로토콜이므로 UDP와 관련된 오버 헤드는 TCP와 같은 연결 기반 프로토콜에 비해 적습니다.

예시: 파이썬을 사용한 UDP 서버

import socket

localIP     = "127.0.0.1"
localPort   = 20001
bufferSize  = 1024

msgFromServer       = "Hello UDP Client"
bytesToSend         = str.encode(msgFromServer)

# 데이터그램 소켓을 생성
UDPServerSocket = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_DGRAM)

# 주소와 IP로 Bind
UDPServerSocket.bind((localIP, localPort))

print("UDP server up and listening")

# 들어오는 데이터그램 Listen
while(True):
    bytesAddressPair = UDPServerSocket.recvfrom(bufferSize)
    message = bytesAddressPair[0]
    address = bytesAddressPair[1]

    clientMsg = "Message from Client:{}".format(message)
    clientIP  = "Client IP Address:{}".format(address)

    print(clientMsg)
    print(clientIP)

    # Sending a reply to client
    UDPServerSocket.sendto(bytesToSend, address)

출력:

UDP server up and listening
Message from Client:b"Hello UDP Server"
Client IP Address:("127.0.0.1", 51696)

예시: 파이썬을 사용한 UDP 클라이언트

import socket

msgFromClient       = "Hello UDP Server"
bytesToSend         = str.encode(msgFromClient)
serverAddressPort   = ("127.0.0.1", 20001)
bufferSize          = 1024

# 클라이언트 쪽에서 UDP 소켓 생성
UDPClientSocket = socket.socket(family=socket.AF_INET, type=socket.SOCK_DGRAM)

# 생성된 UDP 소켓을 사용하여 서버로 전송
UDPClientSocket.sendto(bytesToSend, serverAddressPort)

msgFromServer = UDPClientSocket.recvfrom(bufferSize)

msg = "Message from Server {}".format(msgFromServer[0])
print(msg)

출력:

Message from Server b"Hello UDP Client"

관련글

• Python에서 멀티캐스트 프로그래밍

출처 : https://stackoverflow.com/questions/12791997/how-do-you-do-a-simple-chmod-x-from-within-python

python에서 간단하게 "chmod +x"을 어떻게 합니까?

저는 실행할 수 있는 python 스크립트 파일을 만들고 싶습니다.

import os
import stat
os.chmod('somefile', stat.S_IEXEC)

os.chmod는 unix가 chmod를 하는 방법으로 권한을 '추가'하지는 않는듯이 보입니다. 마지막 행을 주석 처리한 상태에서 그 파일의 파일모드는 -rw-r--r-- 이며, 주석 처리를 하지 않으면, 파일 모드는 ---x------ 입니다.. 모드의 나머지를 그대로 유지하면서 어떻게 u+x 플래그를 추가할 수 있습니까?

7개의 답변 중 1개의 답변만 추려냄

현재 권한을 얻기 위해 os.stat() 사용하시고, 비트를 결합하기 위해 | 사용하여 갱신된 권한을 설정하기 위해 os.chmod()를 사용하시면 됩니다.

예시:

import os
import stat

st = os.stat('somefile')
os.chmod('somefile', st.st_mode | stat.S_IEXEC)