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网络编程和单机编程

网络编程和单机编程是两种不同的编程方式，它们的主要区别在于其应用场景和实现技术上。

1 应用场景

网络编程主要用于构建基于互联网的应用程序，例如Web应用程序、网上购物平台、在线游戏等。这些应用程序需要通过网络与远程服务器进行数据交换，因此需要使用网络编程技术来实现数据的传输和通信。

单机编程则主要用于构建基于本地的应用程序，例如桌面应用程序、游戏本地mod、本地数据分析工具等。这些应用程序不需要通过网络与远程服务器进行数据交换，而是在本地计算机上直接处理数据。

2 实现技术

网络编程的实现技术主要包括TCP/IP协议、HTTP协议、FTP协议等。这些协议规定了数据如何在网络中传输和通信，因此网络编程需要使用相应的协议来实现数据交换和通信。

单机编程的实现技术则包括本地数据库、文件系统、操作系统API等。这些技术用于在本地计算机上处理和存储数据，不需要通过网络进行数据交换。

3 编程语言

网络编程可以使用各种编程语言，例如Java、Python、C++、JavaScript等。这些语言都有相应的网络编程库和框架，可以方便地实现网络编程。

单机编程也可以使用各种编程语言，例如Java、C++、Python等。这些语言也有相应的本地编程库和框架，可以方便地实现单机编程。

总的来说，网络编程和单机编程都有其各自的应用场景和实现技术。在选择编程方式时，需要根据实际需求和应用场景来选择合适的编程方式。

分布思维和集中思维

分布思维和集中思维是两种不同的思维方式，对于ROS编程来说，它们有一定的差异。

分布思维是指将问题分解为多个部分，然后分别考虑每个部分的特点和解决方案，最终综合得出整体的解决方案。在ROS编程中，分布思维表现为将机器人系统分解为多个组件，如传感器、控制器、执行器等，然后分别考虑每个组件的功能和实现方式，最终通过ROS架构将这些组件组合成一个完整的系统。

集中思维则是指将问题看作一个整体，从整体角度出发考虑问题的解决方案。在ROS编程中，集中思维表现为将机器人系统看作一个整体，考虑系统的整体功能和目标，然后设计并实现一个完整的控制系统架构，将各个组件集成起来实现整体控制。

因此，分布思维和集中思维在ROS编程中的差异在于思考问题的角度和方法不同。分布思维更注重将问题分解为多个部分，分别考虑每个部分的解决方案，而集中思维更注重从整体角度考虑问题的解决方案。两种思维方式都有其优点和缺点，具体应用时需要根据实际情况选择合适的的方式。

真实案例

人工智能助力

M5ATOMS3基础03给ROS1发一个问候（rosserial）

官方代码：

#!/usr/bin/env python
# license removed for brevity
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

这段代码是一个使用Python编写的ROS节点，它可以向ROS网络发布"hello world"消息。

以下是代码的功能解释：

1. #!/usr/bin/env python：这是一个shebang，用于指定脚本使用的解释器。在这里，它告诉操作系统使用Python解释器来执行这个脚本。
2. license removed for brevity：这一行被注释掉，表示代码中没有包含任何许可证信息。
3. import rospy：导入ROS库，用于与ROS系统进行通信。
4. from std_msgs.msg import String：从ROS标准消息库中导入String消息类型，用于发布和订阅消息。
5. def talker():：定义一个名为talker的函数，用于发布"hello world"消息。
6. pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)：创建一个发布者对象pub，用于向ROS网络发布String类型的消息，话题名为"chatter"，队列大小为10。
7. rospy.init_node('talker', anonymous=True)：初始化ROS节点，并将其命名为"talker"，匿名模式（不需要节点名称）。
8. rate = rospy.Rate(10)：创建一个速率对象rate，以10Hz的频率发布消息。
9. while not rospy.is_shutdown():：进入一个无限循环，直到ROS节点关闭。
10. hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()：创建一个包含当前时间的字符串变量hello_str，格式为"hello world <当前时间>"。
11. rospy.loginfo(hello_str)：使用ROS的日志系统记录信息，将当前时间字符串打印到日志中。
12. pub.publish(hello_str)：向ROS网络发布当前时间字符串消息。
13. rate.sleep()：等待一段时间，以保持发布频率为10Hz。
14. if __name__ == '__main__':：检查当前脚本是否作为主程序运行。
15. try:：开始一个异常处理块，用于捕获可能发生的的中断信号。
16. talker()：调用talker函数，开始发布消息。
17. except rospy.ROSInterruptException:：捕获ROS中断信号异常，并在异常处理块中执行pass语句，以忽略异常并继续执行。

总体而言，这段代码创建了一个ROS节点，使用发布者将"hello world"消息发布到名为"chatter"的话题中，并以10Hz的频率进行发布。

修改如上Python代码，不发布字符串，发布浮点数。

#!/usr/bin/env python  
# license removed for brevity  
import rospy  
from std_msgs.msg import Float64  
  
def talker():  
    pub = rospy.Publisher('chatter', Float64, queue_size=10)  
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)  
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz  
    while not rospy.is_shutdown():  
        hello_float = 3.14  # 定义一个浮点数  
        rospy.loginfo(hello_float)  
        pub.publish(hello_float)  
        rate.sleep()  
  
if __name__ == '__main__':  
    try:  
        talker()  
    except rospy.ROSInterruptException:  
        pass

在上述代码中，发布了浮点数3.14。同时，为了匹配浮点数的数据类型，将消息类型由String改为Float64，并在from std_msgs.msg中导入Float64。相应的，代码中的rospy.loginfo()也记录了这个浮点数。

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ros2 run demo_nodes_py talker
ros2 run demo_nodes_py listener

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