Как скинуть другу программу на python

Следующий код устанавливает соединение клиент-сервер между двумя программами Python с помощью стандартного модуля socket и отправляет файл с клиента на сервер.

Логика передачи файлов содержится в двух функциях: клиент определяет функцию send_file() для отправки файла через сокет и, наоборот, сервер определяет функцию receive_file() для его получения.

Таким образом, вы сможете легко перенести функции из этой статьи в другие программы, которые уже реализуют соединение клиент-сервер.

Код подготовлен для отправки файлов любого формата и любого размера. Требуется Python 3.8 или выше.

Сервер:

# server.py import socket import struct def receive_file_size(sck: socket.socket): # Эта функция обеспечивает получение байтов, # указывающих на размер отправляемого файла, # который кодируется клиентом с помощью # struct.pack(), функции, которая генерирует # последовательность байтов, представляющих размер файла. fmt = » expected_bytes = struct.calcsize(fmt) received_bytes = 0 stream = bytes() while received_bytes < expected_bytes: chunk = sck.recv(expected_bytes — received_bytes) stream += chunk received_bytes += len(chunk) filesize = struct.unpack(fmt, stream)[0] return filesize def receive_file(sck: socket.socket, filename): # Сначала считываем из сокета количество # байтов, которые будут получены из файла.

filesize = receive_file_size(sck) # Открываем новый файл для сохранения # полученных данных. with open(filename, «wb») as f: received_bytes = 0 # Получаем данные из файла блоками по # 1024 байта до объема # общего количество байт, сообщенных клиентом.

ВИРУС ДЛЯ ДРУГА | КАК СОЗДАТЬ ВИРУС ТУТОРИАЛ

while received_bytes < filesize: chunk = sck.recv(1024) if chunk: f.write(chunk) received_bytes += len(chunk) with socket.create_server((«localhost», 6190)) as server: print(«Ожидание клиента. «) conn, address = server.accept() print(f»: подключен.») print(«Получаем файл. «) receive_file(conn, «image-received.png») print(«Файл получен.») print(«Соединение закрыто.»)Code language: PHP (php)

Клиент

# client.py import os import socket import struct def send_file(sck: socket.socket, filename): # Получение размера файла. filesize = os.path.getsize(filename) # В первую очередь сообщим серверу, # сколько байт будет отправлено. sck.sendall(struct.pack(«, filesize)) # Отправка файла блоками по 1024 байта. with open(filename, «rb») as f: while read_bytes := f.read(1024): sck.sendall(read_bytes) with socket.create_connection((«localhost», 6190)) as conn: print(«Подключение к серверу.») print(«Передача файла. «) send_file(conn, «image.png») print(«Отправлено.») print(«Соединение закрыто.»)Code language: PHP (php)

Чтобы протестировать код, вы должны изменить вызовы send_file() и receive_file(), указав путь к файлу, который вы хотите отправить, и путь к файлу, в котором вы хотите его получить.

ВИРУС ДЛЯ ДРУГА | КАК СОЗДАТЬ ВИРУС ДЛЯ ДРУГА

В текущем коде это файл image.png, который находится в той же папке, что и два файла Python, и принимается как image-received.png.

После этого запустите сервер:

python server.pyCode language: CSS (css)

Затем, на другом терминале, клиент:

python client.pyCode language: CSS (css)

Вывод сервера будет выглядеть следующим образом:

Ожидание клиента. 127.0.0.1:60331 подключен. Получаем файл. Файл получен. Соединение закрыто.

Code language: CSS (css)

Что касается клиента:

Подключение к серверу. Передача файла. Отправлено. Соединение закрыто.

Источник: dvsemenov.ru

Как скинуть другу программу на python

Бот на Python с ChatGPT: Докеризация и деплой на VPS [Гайд]

02 апреля 2023
Оценки статьи
Еще никто не оценил статью

В данной статье мы научимся упаковывать нашего бота с ChatGPT на основе aiogram с помощью Docker-контейнера и запустим его на виртуальном сервере в интернете, чтобы он был доступен для использования 24/7 из любой точки мира.

Я обращаюсь к вам с просьбой о финансовой поддержке, чтобы помочь мне справиться с непредвиденной ситуацией, связанной с поломкой моей видеокарты. Как вы знаете, создание статей требует надежного оборудования, и видеокарта является важным компонентом для создания высококачественных материалов.

Я с большим энтузиазмом и преданностью занимаюсь написанием статей и созданием контента, который доступен абсолютно бесплатно. Моей целью является поделиться знаниями и помочь другим, но поломка видеокарты создала трудности и затраты, которые я самостоятельно не могу покрыть.

Ваше пожертвование поможет мне восстановиться от этой ситуации и продолжить создание качественного контента без препятствий. С каждым вкладом вы будете играть важную роль в моей возможности предоставлять информацию, обучение и вдохновение моим читателям и зрителям.

Все откликнувшиеся на зов помощи будут упомянуты после выполнения целей

Статьи, которые вам необходимы перед изучением этой:

1. Бот на Python, использующий ChatGPT для Telegram
2. Установка Docker на Ubuntu 22.04
3. Установка Docker Compose v2 на Ubuntu 22.04
4. Версия бота с запоминаем контекста общения (Необязательно).

Напоминаю, что мы имеем следующий код бота chatGPT на aiogram (python)

Конфигурация Dockerfile для запуска бота на aiogram с нейросетью

Рядом с файлом main.py создаем файл Dockerfile, где мы будем билдить контейнер с Python для запуска проекта со следующим содержимым:

Dockerfile

FROM python:alpine ENV PYTHONUNBUFFERED=1 ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 # Установим директорию для работы WORKDIR /telegram_bot COPY ./requirements.txt ./ # Устанавливаем зависимости и gunicorn RUN pip install —upgrade pip RUN pip install —no-cache-dir -r ./requirements.txt # Копируем файлы и билд COPY ./ ./ RUN chmod -R 777 ./

Эта конфигурация относится к созданию Docker-контейнера на основе образа Python Alpine, который используется для развертывания Python-приложения, в данном случае, телеграм-бота.

В первой строке указывается базовый образ python:alpine , который используется для создания контейнера. Alpine — это минималистичный дистрибутив Linux, который предлагает меньший размер и более быстрое время запуска контейнеров.

Далее, в строках ENV PYTHONUNBUFFERED=1 и ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 определяются переменные среды. PYTHONUNBUFFERED устанавливает флаг для Python, чтобы он выводил данные в стандартный поток вывода без буферизации, а PYTHONDONTWRITEBYTECODE отключает создание .pyc-файлов, чтобы избежать проблем с обновлением кода в контейнере.

В строке WORKDIR /telegram_bot устанавливается рабочая директория в контейнере, куда будут копироваться все файлы проекта.

Далее, в строках COPY ./requirements.txt ./ и RUN pip install —no-cache-dir -r ./requirements.txt устанавливаются зависимости проекта. Сначала копируется файл requirements.txt в текущую директорию в контейнере, а затем запускается команда pip install , чтобы установить все зависимости проекта.

В строке COPY ./ ./ копируются все файлы проекта в рабочую директорию в контейнере.

Наконец, в строке RUN chmod -R 777 ./ устанавливается разрешение на чтение, запись и выполнение для всех файлов в рабочей директории проекта в контейнере. Это делается для того, чтобы приложение внутри контейнера имело необходимые права для чтения и записи в файлы.

В итоге, данная конфигурация создает Docker-контейнер, в котором установлены все необходимые зависимости для работы телеграм-бота на основе нейросети ChatGPT и задана правильная рабочая директория для запуска приложения.

Конфигурация docker-compose для запуска бота на aiogram с нейросетью

Далее нам необходимо сконфигурировать файл запуска нашего бота с нейросетью, для этого рядом с файлами Dockerfile и main.py создаем файл docker-compose.yml со следующим содержимым:

docker-compose.yml

version: «3.9» services: telegram-bot: container_name: telegram-bot working_dir: /telegram_bot restart: always build: context: . dockerfile: Dockerfile command: sh -c «python main.py»

Этот код описывает файл docker-compose.yml, который является инструментом для определения и запуска нескольких связанных контейнеров Docker в одном и том же процессе.

Строка version: «3.9» указывает на версию Docker Compose, которая используется для создания и управления контейнерами.

Блок services определяет сервисы, которые будут запущены в контейнерах Docker, в нашем случае, сервис с именем telegram-bot определяется в блоке services .

Строка container_name: telegram-bot задает имя контейнера Docker.

Строка working_dir: /telegram_bot устанавливает рабочую директорию в контейнере.

Строка restart: always задает автоматический перезапуск контейнера в случае его остановки.

Строка build указывает, что контейнер должен быть построен с использованием Dockerfile, находящегося в текущей директории.

Строка context: . указывает на текущую директорию как контекст для сборки.

Строка dockerfile: Dockerfile указывает на имя файла Dockerfile, который будет использоваться для сборки контейнера.

Строка command: sh -c «python main.py» указывает, что при запуске контейнера будет выполнен скрипт main.py с помощью Python, который находится в текущей директории. Команда sh -c используется для запуска нескольких команд в одном процессе shell.

Создание файла requirements.txt для зависимостей

И создадим ещё один файл зависимостей, находясь в нашем виртуальном окружении. Этот файл загрузит в наш билд необходимые библиотеки для работы бота. Для его создания в терминале нашего проекта с ботом введите следующую команду: pip freeze > requirements.txt

В нашем случае получится следующий файл, у вас могут быть версии поновее:

requirements.txt

aiogram==2.25.1 aiohttp==3.8.3 aiosignal==1.3.1 async-timeout==4.0.2 attrs==22.2.0 Babel==2.9.1 certifi==2022.12.7 charset-normalizer==2.1.1 colorama==0.4.6 frozenlist==1.3.3 idna==3.4 magic-filter==1.0.9 multidict==6.0.4 openai==0.26.4 pyTelegramBotAPI==4.10.0 pytz==2022.7.1 requests==2.28.2 tqdm==4.64.1 urllib3==1.26.14 yarl==1.8.2

Копируем telegram бота с ChatGPT на VPS

Далее нам необходимо скопировать эти 3 файла в директорию на виртуальном сервере. Я уже приобрел такой сервер, обычно я беру сервера на timeweb.

Установленная ОС: Ubuntu 22.04.

Чтобы скинуть файлы на сервер, нам необходим клиент для подключения по SSH, например FileZilla или WinSCP.

Я буду использовать FileZilla:

Обычно я все файлы выкладываю в папку /home/ на сервере. Сюда я их и скопирую, предварительно создав папку telegram_bot.

Далее перейдем к запуску. Мы должны будем подключиться через терминал по SSH протоколу на наш сервер.

Запускаем telegram бота с ChatGPT на VPS

Далее вам необходимо установить Docker на вашу ОС.

В начале статьи я уже оставил нужные уроки, по которым вам необходимо поставить Docker и Docker Compose. Ставятся они очень быстро без каких либо проблем.

1. Установка Docker на Ubuntu 22.04
2. Установка Docker Compose v2 на Ubuntu 22.04

Далее нам остается лишь последнее, сбилдить проект и запустить его, вводим следующую команду для установки нашего билда с ботом: docker compose build

После окончания прогресса создания билда, мы запускаем его с помощью следующей команды: docker compose up

Проверка работы telegram-бота на aiogram с ChatGPT в Docker контейнере на VPS

Теперь я напишу своему боту что-нибудь:

На этом всё. Мы быстро развернули проект пошагово в Docker контейнере и проверили его работу. Как видите, я специально вывел функцию print() моих сообщений боту, чтобы наглядно вам показать работу с ботом на сервере.

Меню категорий

Загрузка категорий.

Источник: proghunter.ru

Как использовать Python для работы с кроссплатформенными приложениями

Изучите, как использовать Python для создания кроссплатформенных приложений с помощью популярных инструментов и библиотек.

Алексей Кодов
Автор статьи
23 июня 2023 в 18:56

Python является одним из самых популярных языков программирования, и одна из причин его популярности заключается в возможности создания кроссплатформенных приложений. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для работы с кроссплатформенными приложениями, а также познакомимся с некоторыми инструментами и библиотеками, которые могут помочь вам в этом.

Кроссплатформенные приложения и Python

Кроссплатформенное приложение — это программное обеспечение, которое работает на нескольких платформах, таких как Windows, macOS, Linux, Android и iOS. Создание кроссплатформенных приложений позволяет сократить время и стоимость разработки, а также упрощает поддержку и обновление продукта.

Python поддерживает разработку кроссплатформенных приложений благодаря своей гибкости и множеству доступных библиотек и инструментов. Вот несколько примеров инструментов и библиотек, которые могут быть полезными при создании кроссплатформенных приложений на Python:

Kivy

Kivy — это открытый фреймворк для разработки кроссплатформенных приложений на Python. Он позволяет создавать приложения с единой кодовой базой, которые могут работать на Windows, macOS, Linux, Android и iOS.

Пример создания простого окна с кнопкой с использованием Kivy:

import kivy from kivy.app import App from kivy.uix.button import Button class TestApp(App): def build(self): return Button(text=’Hello, World!’) if __name__ == ‘__main__’: TestApp().run()

PyQt

PyQt — это набор Python-биндингов для кроссплатформенного фреймворка Qt. Он позволяет создавать кроссплатформенные приложения с графическим интерфейсом для Windows, macOS и Linux.

Пример создания простого окна с кнопкой с использованием PyQt:

import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QPushButton def button_clicked(): print(«Hello, World!») app = QApplication(sys.argv) window = QWidget() window.setWindowTitle(‘Sample Window’) button = QPushButton(‘Hello, World!’, window) button.clicked.connect(button_clicked) button.resize(button.sizeHint()) button.move(50, 50) window.setGeometry(300, 300, 200, 150) window.show() sys.exit(app.exec_())
Python-разработчик: новая работа через 9 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT

PyGObject

PyGObject — это набор Python-биндингов для библиотеки GObject, которая является основой для создания кроссплатформенных приложений на GTK+ для Windows, macOS и Linux.

Пример создания простого окна с кнопкой с использованием PyGObject:

import gi gi.require_version(‘Gtk’, ‘3.0’) from gi.repository import Gtk class HelloWorld(Gtk.Window): def __init__(self): Gtk.Window.__init__(self, title=»Hello World») button = Gtk.Button(label=»Click me») button.connect(«clicked», self.on_button_clicked) self.add(button) def on_button_clicked(self, widget): print(«Hello, World!») win = HelloWorld() win.connect(«destroy», Gtk.main_quit) win.show_all() Gtk.main()

Заключение

Python предлагает множество инструментов и библиотек для разработки кроссплатформенных приложений. Выбор фреймворка или библиотеки зависит от ваших потребностей и предпочтений. Важно помнить, что при создании кроссплатформенных приложений необходимо учитывать особенности каждой платформы и следить за их обновлениями, чтобы обеспечить совместимость вашего приложения.

Удачи вам в изучении Python и создании кроссплатформенных приложений!

Источник: sky.pro