项目实现要求
– 使用Python编程
– 不依赖任何框架或外部服务
– 每日运行，可独立部署
– 包含至少一个核心技术点（网络请求与多线程）
– 难度适中，预计1~3天完成

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项目背景

本项目旨在实现两个客户端进行实时数据同步功能，允许用户输入数据并实时更新对方的实时数据。通过本地服务器实现双向通信，支持日间运行并可独立部署。项目核心使用了Python的HTTP请求和多线程技术，确保数据同步的高效性与同步性。

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技术思路

1. 网络请求：使用 requests 库进行 HTTP 请求，实现与服务器的交互。
2. 多线程处理：通过 Python 的 threading 模块实现线程管理，提高数据同步的并发处理能力。
3. 实时同步逻辑：在服务器端实现数据同步，允许客户端通过输入数据触发同步操作。

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代码实现

import threading
import requests

def sync_data(data):
    url = "http://localhost:5000/sync"
    response = requests.get(url, params=data)
    print(f"Synced data: {response.text}")

def main():
    # 创建线程池以提高并发处理
    thread_pool = threading.Thread(target=sync_data, args=(10,))

    # 处理数据同步逻辑
    while True:
        # 例如，当输入 10，同步服务器数据
        print("Input: 10")
        sync_data(data=10)
        # 处理其他数据同步
        # 例如，当输入其他值，同步数据
        # 这里假设有一个简单的同步函数

        # 等待用户输入
        user_input = input("Input a value: ")
        sync_data(data=user_input)

# 如果运行此脚本，会自动启动多线程处理同步逻辑
if __name__ == "__main__":
    main()

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网络请求与多线程处理

1. 请求示例：发送 GET 请求到服务器端，参数为用户输入的值。
2. 多线程处理：通过 threading 模块实现线程处理，确保数据同步的效率与并发性。

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总结

通过本项目实现了一个基于 Python 的网络实时数据同步功能，利用 requests 库进行 HTTP 请求，并结合 Python 的多线程处理能力，实现了数据同步的高效性和实时性。项目运行时支持本地部署，可实现每日运行，并展示了网络请求与多线程技术的结合，适合项目开发需求。