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import socket,traceback
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host = '2.2.3.5'
port = 85
txt = input("请输入广播内容:")
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)#这里就是填写发送内容的
except (KeyboardInterrupt,SystemExit):
raise
except:
traceback.print_exc()
#未对以上代码的正确性进行验证。
NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！
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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：
·一个强大的N维数组对象ndrray；
·比较成熟的（广播）函数库；
·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
NumPy的优点：
·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。
当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。
比较成熟的库可以参考如下几个：
pybacktest
pyalgotrader
zipline
bt
backtrader
pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺点也明显。
