本文章基於蘋果樹病蟲害預測模型，自定義應用層通信邏輯，設計服務器與客戶機。客戶機向服務器發送圖像數據，服務器回送預測結果。為增強服務器的可靠性與可擴展性，服務器端采用線程池工作模式。為了增強客戶機的可操作性，客戶機采用PyQt5完成圖形化界面設計。
客戶機與服務器通信邏輯如圖1所示。
■ 圖1 智能桌面App的客戶機/服務器通信邏輯
客戶機與服務器之間一次信息往返的協議會話過程，定義為圖2所示的邏輯時序。
■ 圖2 應用層通信協議
協議會話邏輯解析：
（1）消息交換基於消息頭機制。消息頭中包含消息類型和消息長度。消息類型包含圖像消息與下線消息。
（2）用Json格式的數據表示消息頭。圖像數據用base64編碼與解碼。
（3）發送數據分兩個步驟完成，首先發送消息頭，然後發送消息內容。
（4）接收數據分兩個步驟完成，首先接收消息頭，然後接收消息內容。
消息頭的結構設計如圖3所示，消息頭的固定長度為128字節，包含消息類型（msg_type）與消息內容長度（msg_len）兩個字段。
■ 圖3 消息頭的結構
消息類型包括：
（1）CLIENT_IMAGE：表示收到來自客戶機的圖像數據。
（2）CLIENT_MESSAGE：表示收到來自客戶機的下線消息。
消息內容長度用消息包含的字符數表示。對於圖像數據而言，因為采用base64編碼，其傳輸的數據也是字符消息。
消息頭的長度在服務器與客戶機兩端均約定為128字節，用常量MSG_HEADER_LEN定義。發送消息頭之前，需要檢查消息的長度，如果不足128字節，其左側用字節型空格字符填充。
根據圖1描述的服務器邏輯，完成服務器的主體邏輯設計，如程序段P7.1所示。
第32~39行定義服務器端的主循環，處理客戶機連接，采用的是一客戶一線程模式。服務器會話線程定義為handle_client模塊，主線程向會話線程傳遞三個參數：
（1）client_socket: 會話套接字
（2）client_addr: 客戶機地址
（3）model: 用於預測的智能模型
運行服務器程序，觀察輸出結果，此時服務器雖然處於偵聽連接的狀態，但是由於handle_client模塊還沒有實現，故無法處理來自客戶機的各種消息。
服務器會話線程包括接收數據與發送數據兩個模塊，對應圖1中的內循環。服務器完成數據接收後，需要回送預測結果或者確認消息給客戶機，所以將接收數據與發送數據的邏輯定義在同一函數模塊handle_client中，收發數據的邏輯流程如圖4所示。
■ 圖4 服務器收發數據會話線程邏輯
會話線程的主邏輯是一個循環，循環條件為遠程客戶機是否結束會話，邏輯流程解析如下：
（1）如果客戶機斷開了與服務器的連接，會話線程結束。
（2）在連接正常的情況下，服務器首先接收來自客戶機的消息頭，解析消息頭，根據消息類型，分為一般消息與圖像消息。
（3）如果是圖像消息，則通過一個循環，根據圖像的大小完成數據接收，然後經過base64解碼、圖像變換（調整顏色模式、歸一化、縮放）、模型預測、重構預測結果、定義消息頭、回送消息頭、回送預測結果。回到步驟（1）。
（4）如果是一般消息，則繼續判斷是否為下線消息。
（5）如果是下線消息，則更新連接數量，定義下線消息（原消息加上時間戳），定義消息頭，回送消息頭，回送消息內容，會話線程結束。
（6）如果不是下線消息，則做其他消息處理，為簡化設計，其他消息處理模塊暫不編程，留作擴展。回到步驟（1）。
會話線程handle_client的邏輯實現如程序段P7.2所示。
第46行–第51行定義的循環結構，根據圖像數據的長度msg_len完成數據接收工作。
運行服務器程序，輸出結果為：
服務器開始在('192.168.0.102', 5050)偵聽...待客戶機程序完成後，再做聯合測試。
新建主程序MyClient.py。根據圖1描述的客戶機邏輯，完成客戶機的主體邏輯設計，其主要模塊如圖5所示。
模塊send_image_data發送圖像數據，模塊send_down_msg發送下線消息，模塊recv_message是用於接收服務器消息的會話線程，類模塊GUI(QMainWindow)負責構建客戶機圖形化界面。主程序完成主控邏輯設計。
■ 圖5 客戶機程序模塊結構
客戶機的消息結構定義如圖3所示，與服務器保持一致。消息的收發邏輯，如圖2所示，亦與服務器保持一致。
客戶機主體邏輯如程序段P7.3所示。
首先運行服務器程序，然後運行測試客戶機程序。目前客戶機還做不了具體工作，輸入字符Q退出客戶機主循環。
客戶機向服務器發送的數據有兩種類型，一是圖像數據，一是下線消息。發送圖像數據的流程如圖6所示。
■ 圖6 發送圖像數據流程
程序段P7.4描述了發送圖像數據模塊send_image_data的完整邏輯。
客戶機定義了線程函數recv_message，用於接收兩類數據，一是普通消息(下線消息等)，二是預測消息（預測結果）。消息處理流程如圖7所示，分步描述如下。
（1）進入消息循環，接收消息頭。
（2）如果消息頭為空，轉到步驟（1）。
（3）如果消息頭非空，則解析消息頭，獲取消息類型與消息長度。
（4）如果是普通消息，則接收消息內容，進一步判斷是否為下線消息。
（5）如果是下線消息，則跳出消息循環，轉到步驟（9）。
（6）如果非下線消息，則轉到步驟（1）。
（7）如果不是普通消息，則判斷是否為預測消息，如果不是預測消息，則轉到步驟（1）。
（8）如果是預測消息，則接收消息內容，解析消息內容，將預測結果存入隊列中，顯示預測結果。轉到步驟（1）。
（9）顯示下線消息，消息接收線程結束。
■ 圖7 客戶機接收消息邏輯流程
程序段P7.6描述了接收消息線程函數recv_message的完整邏輯。
將\dataset\images目錄下的圖像文件Test_0.jpg、Test_7.jpg拷貝到根目錄下。
運行服務器程序，然後運行客戶機程序，做聯合測試。
客戶機輸入待遇測的圖像文件名稱Test_0.jpg，回車後發送圖像數據，服務器返回預測結果。客戶機輸入字符Q，結束客戶機。完成此次客戶機與服務器的通信後，服務器與客戶機的狀態信息如圖8所示。
■ 圖8 客戶機與服務器聯合測試
此時服務器工作於一客戶一線程模式，啟動多個客戶端，可做聯合測試。
為了增強客戶機的可操作性，基於PyQt5框架為客戶機設計圖形化界面，界面布局及其控件名稱如圖9所示。
■ 圖9 客戶機圖形化界面布局
定義圖形化界面類GUI(QMainWindow)封裝圖9所示的控件及其事件函數。
運行服務器，然後運行客戶機，從chapter7的根目錄中加載圖像Test_0.jpg，觀察圖像特點。然後單擊“預測”按鈕，觀察服務器反饋的預測結果，如圖10所示。
■ 圖10 客戶機圖形化界面測試結果
服務器現有的工作模式為一客戶一線程，即為每一個連接到服務器的客戶機創建獨立的會話線程，當客戶機並發量較大時，服務器往往面臨資源枯竭的挑戰。
線程池模式可以有效平衡服務器負載能力，與一客戶一線程模式相比，其主要優點有：
（1）通過重用已存在的線程，降低線程創建和銷毀造成的額外消耗。
（2）提高系統響應速度，當有新任務到達時，通過復用已存在的線程便能立即執行，無需等待新線程的創建。
（3）控制資源消耗，將並發線程數量限制在合理的區間。
（4）針對工作線程提供了更多的控制能力，例如線程延時、定時等。
Python的線程池定義在concurrent.futures包中，使用ThreadPoolExecutor類創建線程池。線程池調度任務過程如圖11所示。
■ 圖11 線程池調度任務示意圖
將一客戶一線程模式修改為線程池模式，只需做以下改動：
（1）導入線程池類ThreadPoolExecutor。在服務器端添加語句：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 線程池類（2）在服務器主線程的while循環前面添加創建線程池的語句：
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5) # 創建線程池，指定工作線程數量為5此處如果省略參數max_workers，則線程池默認工作線程數量是CPU數量的5倍。考慮到線程池往往應用於需要大量I/O交換的場景，而不是CPU計算密集型的場景，故工作線程的數量應該超過CPU的數量。
（3）用線程池調度語句替換原有的線程創建語句。
# 建立與客戶機會話的線程，一客戶一線程
client_thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(new_socket, new_addr, model))
client_thread.start()替換為：
pool.submit(handle_client,new_socket, new_addr, model) # 創建線程任務，提交到線程池（4）在主程序末尾，while循環外部，添加關閉線程池的語句，釋放資源：
pool.shutdown(wait=True) # 關閉線程池執行shutdown後，線程池將不再接受新任務。參數wait默認為True，表示關閉線程池之前需要等待所有工作線程結束。
為便於觀察，將服務器線程池的工作線程數量調整為2。啟動服務器，然後啟動四個客戶機，標識為客戶機1、客戶機2、客戶機3、客戶機4。
四個客戶機從dataset\images目錄中選擇四幅不同的測試圖片，
假定客戶機1選擇的圖片是Test_17.jpg，客戶機2選擇的是Test_152.jpg，客戶機3選擇的是Test_190.jpg，客戶機4選擇的是Test_1572.jpg，然後依次點擊客戶機1、客戶機2、客戶機3、客戶機4的“預測”按鈕，觀察預測結果。
可以看到，只有客戶機1、客戶機2立即反饋了預測結果，而客戶機3、客戶機4雖然已經連接到服務器，卻並沒有立即得到預測結果，原因是服務器線程池大小為2，客戶機3、客戶機4需要在任務隊列等待。
客戶機1顯示結果如圖12所示。
■ 圖12 客戶機1的預測結果
客戶機2顯示結果圖13所示。
■ 圖13 客戶機2的預測結果
客戶機3顯示結果如圖14所示。由於服務器線程池大小為2，所以客戶機1與客戶機2占用工作線程後，客戶機3只能進入任務隊列等待。
■ 圖14 客戶機3處於等待中
客戶機4顯示結果如圖15所示。同樣，客戶機4也只能進入服務器的任務隊列等待。
■ 圖15 客戶機4處於等待中
關閉客戶機1，則會自動釋放客戶機1占用的工作線程，此時排隊中的客戶機3會立即得到相應，其結果如圖16所示。
■ 圖16 客戶機3得到服務器響應
此時只有客戶機4仍處於等待中。如果繼續關閉客戶機2，則客戶機4會得到立即響應，其預測結果如圖17所示。
■ 圖17 客戶機4得到服務器響應
關閉客戶機3、關閉客戶機4。整個會話期間，服務器狀態監控界面的信息提示如下：
仔細閱讀服務器的狀態提示信息，與客戶機的操作相對照，可以更精准地把握客戶機與服務器的全程會話邏輯。
本文基於Socket通信方法，自定義數據交換協議，圍繞蘋果樹病蟲害識別需求，迭代構建了客戶機/服務器模式的智能桌面App。圖像數據的發送采用base64編碼方式，消息頭、消息內容采用Json數據格式。服務器端采用一客戶一線程和線程池技術支持並發訪問，客戶機采用基於PyQt5的圖像化界面技術提高其可操作性。基於Socket技術的網絡編程，在客戶機與服務器兩端提供了更多的設計靈活性。
