189 8069 5689

关于python函数执行超时的信息

python中调用两个函数,怎样能不超时

超时机制。python中调用两个函数需要给函数设置超时机制,以防止它超时,这里可以用python的signal模块,signal模块可以实现程序内部的信号处理。

主要从事网页设计、PC网站建设(电脑版网站建设)、wap网站建设(手机版网站建设)、响应式网站设计、程序开发、微网站、微信小程序开发等,凭借多年来在互联网的打拼,我们在互联网网站建设行业积累了丰富的成都做网站、成都网站建设、网络营销经验,集策划、开发、设计、营销、管理等多方位专业化运作于一体,具备承接不同规模与类型的建设项目的能力。

python如何设置超时重新运行?

python通过subprocess模块调用系统命令。实际使用中,有一次是命令进入了交互模式,结果web端直接卡死了。

调用时设置一个超时时间,时间用完后自动断开。

这样就避免了系统因为调用命令而僵死的问题。

python3 socket 中设置超时的几种常用方法

socket.setdefaulttimeout(time)

settimeout(time) socket 实例调用的方法,设置当前 socket 实例连接或接收的超时时间,参数 time 为 None 时恢复默认超时时间

python 在爬虫中timeout设置超时有什么作用

是为了防止url不可访问,或者响应速度太慢而造成的时间浪费。

比如,你要爬取1000个网站,如果有100个需要30s才能返回数据,你等待他们返回的话就需要3000s了,如果你设置10s超时,那么就能知道最长需要多久1000个可以爬完。

如果解决了您的问题请采纳!

如果未解决请继续追问

python 8个完数 运算超时?

在你的这个思路中,可以优化的主要就是几方面:

1:求因数可以仅算到n的平方根q为止,对于n,每有一个小于q的因数,就有一个对应的大于q的因数,两者之积为n。

2:在完数函数中已经完成了求因数的工作,不需要另做一次,直接在完数函数中拼装结果即可。

3:目前来说,已知的完全数都是偶数,因此,最后那行那里可以做num+=2优化,但数学上目前还没有证明不存在奇完全数,这种做法从理论上来说是不严谨的。

实际上,当一个数比较大的时候,做因数分解是一个很费时的工作,要找更大的完数,需要更好的因数分解的方式。比如先求出所有的质因数,在使用这些质因数的组合来寻找非质因数。因为质因数必然是在质数表中,而质数表可以建立一次然后重复使用,相对一个个的试商就快得多了。

如果要进一步优化以寻找更大的完全数,那么,就需要利用更多的关于完全数的规律了,比如,除6以外,其它的完全数都是9n+1,都是p^2*q……,这些优化在你这个框架下实现就比较麻烦。

总体来说,不解决因数分解的问题,主要就是上述三种优化了。

python里并发执行协程时部分阻塞超时怎么办

在前面的例子里学习了并发地执行多个协程来下载图片,也许其中一个协程永远下载不了,一直阻塞,这时怎么办呢?

碰到这种需求时不要惊慌,可以使用wait()里的timeout参数来设置等待时间,也就是从这个函数开始运行算起,如果时间到达协程没有执行完成,就可以不再等它们了,直接从wait()函数里返回,返回之后就可以判断那些没有执行成功的,可以把这些协程取消掉。例子如下:

[python] view plain copy

import asyncio

async def phase(i):

print('in phase {}'.format(i))

try:

await asyncio.sleep(0.1 * i)

except asyncio.CancelledError:

print('phase {} canceled'.format(i))

raise

else:

print('done with phase {}'.format(i))

return 'phase {} result'.format(i)

async def main(num_phases):

print('starting main')

phases = [

phase(i)

for i in range(num_phases)

]

print('waiting 0.1 for phases to complete')

completed, pending = await asyncio.wait(phases, timeout=0.1)

print('{} completed and {} pending'.format(

len(completed), len(pending),

))

# Cancel remaining tasks so they do not generate errors

# as we exit without finishing them.

if pending:

print('canceling tasks')

for t in pending:

t.cancel()

print('exiting main')

event_loop = asyncio.get_event_loop()

try:

event_loop.run_until_complete(main(3))

finally:

event_loop.close()

结果输出如下:

starting main

waiting 0.1 for phases to complete

in phase 0

in phase 2

in phase 1

done with phase 0

1 completed and 2 pending

canceling tasks

exiting main

phase 1 canceled

phase 2 canceled


分享文章:关于python函数执行超时的信息
网站URL:http://cdxtjz.com/article/hdihso.html

其他资讯