如下两个例子,实现对某个函数的超时处理(其实就是加了一个装饰器timeout): 成功例子: 代码: import time import timeout_decorator @timeout_decorator.timeout(6) def test(): time.sleep(5) return 5 aaa = test() print(aaa) 测试结果: 失败例子: 代码: import time import timeout_decorator @timeout_decorator.t

Python+request超时和重试 一.什么是超时? 1.连接超时 连接超时指的是没连接上,超过指定的时间内都没有连接上,这就是连接超时.(连接时间就是httpclient发送请求的地方开始到连接上目标主机url地址的时间) 2.读取超时 读取超时表示的是连接上了,但是读数据时超过了指定的时间范围,这就是读取超时(读取时间就是HttpClient已经连接到了目标服务器,然后进行内容数据的获取的时间) 二.为什么要设置重试? 比如连接超时,程序就一直处于无响应状态.这时我们需要去不断重试连接,

手边的笔记本用久了,cmos电池可能又没电了.每次开机时间都不对,导致访问一些有https的网页会出现警告信息. 于是找了找通过python脚本设置系统时间的方法,发现了两种,其一是调用socket直接发送udp包到国家授时中心,其二是调用ntplib包.我在本地电脑ping 国家授时中心地址cn.pool.ntp.org有时出现丢包,然而,二者都没有检查udp是否丢包的机制,方法一在udp丢包后一直处于阻塞状态无法退出,方法二虽然会提示超时,但是不再做其它尝试,比如重新发包,或者向同一个域名的

最近处理一个线程中的函数超时问题. 函数里面有一个地方可能会卡死,我们需要去判断这个是不是卡死了,并做出相应的应对方案. 最开始想的是在函数上增加一个装饰器,使其在超时时抛出异常,然后在其他地方捕获这个异常,并处理. 查询了一些前人的方案,写出的结果有两种. 方案一:使用threading的timer定时器,代码如下: from threading import timer def time_limit(interval): def wraps(func): def time_out(): ra

python socket.error: [Errno 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接.问题解决方案: 前几天使用python读取网页.因为对一个网站大量的使用urlopen操作,所以会被那个网站认定为攻击行为.有时就不再允许下载.导致urlopen()后,request.read()一直卡死在那里.最后会抛出errno 10054. 这 个错误是connection reset by peer.也就是传说的远端主机重置了此连接.原因可能是socket超时时间过长:也可能是req

一 源起: requests模块作为python爬虫方向的基础模块实际上在日常实际工作中也会涉及到,比如用requests向对方接口url发送POST请求进行推送数据,使用GET请求拉取数据. 但是这里有一个状况需要我们考虑到:那就是超时的情况如何处理,超时后重试的机制. 二 连接超时与读取超时: 超时:可分为连接超时和读取超时. 连接超时 连接超时,连接时request等待的时间(s) import requests import datetime url = 'http://www.goog

#server.py import socket s=socket.socket() s.bind(('127.0.0.1',2000)) s.listen(5) while 1: cs,address=s.accept() cs.settimeout(5) print 'got cinnected from',address cs.send('hello I am server,weclome') ra=cs.recv(512) print ra cs.close()当连接建立后,没有动作 g

如果在国内安装Python库,强烈推荐使用豆瓣的源http://pypi.douban.com/simple/ 可以这样使用 pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host=pypi.douban.com/simple ipython 比如安装django pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com dj

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39743129 https://www.jianshu.com/p/a7fc98c7af4d https://ixyzero.com/blog/archives/2709.html 有很多调试库

首先,看这一段代码: class A(object): x = 1 gen = (lambda t: (t for _ in xrange(10)))(x) if __name__ == '__main__': print(list(A.gen)) 打印出: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] 装饰器学习: 看这篇文章应该就可以了:<Python装饰器学习(九步入门)> 里面提到 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/

https://blog.csdn.net/tinkle181129/article/details/79326023# 二叉树的镜像    链表中环的入口结点    删除链表中重复的结点    从尾到头打印链表    斐波那契数列    跳台阶    变态跳台阶    矩形覆盖    把字符串转换成整数    平衡二叉树    和为S的连续正数序列    左旋转字符串    数字在排序数组中出现的次数    数组中只出现一次的数字    翻转单词顺序列    二叉树的深度    和为S的两个数

题目: 将整数A转换为B 如果要将整数A转换为B,需要改变多少个bit位? 样例 如把31转换为14,需要改变2个bit位. ()10=()2 ()10=()2 挑战 你能想出几种方法? 解题: A-->B二进制要变化多少位?就是考虑A.B对应的二进制数有多少不同的,A.B的异或结果中出现的1的个数就是需要改变的比特位 问题转换成,10进制的数中,二进制表示情况下1的个数,这个题目之前求过,编程之美上面也有的. 上面的方法1不可取,因为这里的数据有负数. 其他两种方法如下: Java程序: 利用

002* Median of Two Sorted Arrays There are two sorted arrays A and B of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). class Solution: def findKth(self, A, A_start, B, B_st

题目如下: 解题思路:很经典的动态规划题目,但是用python会超时,只好用C++了. 代码如下: class Solution { public: int longestPalindromeSubseq(string s) { ][] = {}; ; ;i >=;i--){ ;j<s.length();j++){ dp[i][i] = ; if (s[i] == s[j]){ dp[i][j] = dp[i][j] > dp[i+][j-]+ ? dp[i][j] :dp[i+][j-

需求背景 在python代码的实现中,假如我们有一个需要执行时间跨度非常大的for循环,如果在中间的某处我们需要定时停止这个函数,而不停止整个程序.那么初步的就可以想到两种方案:第一种方案是我们先预估for循环或者while中的每一步所需要的运行时间,然后设定在到达某一个迭代次数之后就自动退出循环;第二种方案是,在需要设置超时任务的前方引入超时的装饰器,使得超过指定时间之后自动退出函数执行.这里我们将针对第二种方案,进行展开介绍. timeout-decorator的安装 在pypi的标准库中也

python有一个用于解析feed的模块:feedparser,feedparser解析各种feed是非常方便的,唯一比较恼火的是遇到一些badurl,经常会导致堵塞,因此需要为feedparser设置一个超时时间. 可是feedparser并没有提供这个功能,只好采用其他方法了,具体办法请参看feedparser项目的issue221. 其实也很简单,按照上面文档的说明 developers hav(www.111cn.net)e had the ability to set a global

最近一台基于python的应用服务总是出现问题.需求是用户可以在页面上提交批量处理任务,后台把这些任务入到一个Queue里排队处理,然后通过一个线程专门处理.现在总是偶尔出现假死状态,任务处理中断执行.开始总是以为是哪里出错了,导致程序中断.可以检查程序,任务处理过程全部try了,并打印日志.但是查找日志没有任何出错.首先要排查的线程到底有没有活着,如果活着,是在哪里阻塞了,所以想对任务处理线程执行dump,然后分析.本以为是python中有像jvm中的jstack的工具,但是上网查找没有结果,

超时设置 测试用例场景 webdriver中可以设置很多的超时时间 implicit_wait.识别对象时的超时时间.过了这个时间如果对象还没找到的话就会抛出异常 Python脚本 ff = webdriver.Firefox() ff.implicitly_wait(10) # seconds ff.get("http://somedomain/url_that_delays_loading") myDynamicElement = ff.find_element_by_id(&qu

Traceback (most recent call last): File "/home/xiaoduc/.pyenv/versions/3.5.0/lib/python3.5/site-packages/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/response.py", line 228, in _error_catcher yield File "/home/xiaoduc/.pyenv/versions/3.5.0/lib/pyt

最近在项目中遇到一个问题,就是需要采用正则匹配一些疑似暗链和挂马的HTML代码,而公司的老大给的正则表达式有的地方写的不够严谨,导致在匹配的时候发生卡死的现象,而后面的逻辑自然无法执行了.虽然用正则表达式来判断暗链和挂马可能不那么准确或者行业内很少有人那么做,但是本文不讨论如何使用正确的姿势判断暗链挂马,只关注与正则超时的处理. 在使用正则表达式的时候,如果正则写的太糟糕,所消耗的时间是惊人的,并且有可能会一直回溯,而产生卡死的现象,所以一般的大型公司都会有专门的人来对正则进行优化,从而提高程序