Как сделать задержку времени после команды в python?

datetime.date

Python может представлять даты различными способами. Для начала, рассмотрим формат datetime.date, так как это один из самых простых объектов date.

Python

print( datetime.date(2012, 13, 14) )

Traceback (most recent call last):
File «», line 1, in
builtins.ValueError: month must be in 1..12

1
2
3
4
5

print(datetime.date(2012,13,14))

Traceback(most recent call last)

File»»,line1,infragment>

builtins.ValueErrormonth must be in1..12

Python

print(datetime.date(2012, 12, 14)) # datetime.date(2012, 12, 14)

1 print(datetime.date(2012,12,14))# datetime.date(2012, 12, 14)

В данном коде показано, как создать простой объект даты. Класс date принимает три аргумента: год, месяц и день. Если вы укажите неправильное значение, вы увидите ошибку ValueError, как в случае выше. В противном случае вы увидите, что объект datetime.date вернулся. Давайте взглянем на еще один пример:

Python

import datetime
d = datetime.date(2012, 12, 14)

print(d.year) # 2012
print(d.day) # 14
print(d.month) # 12

1
2
3
4
5
6

importdatetime

d=datetime.date(2012,12,14)

print(d.year)# 2012

print(d.day)# 14

print(d.month)# 12

Здесь мы присваиваем объекту date переменную d. Теперь мы можем получить доступ к различным компонентам даты по названиям, таким как d.year или d.month. Давайте посмотрим, какой сейчас день:

Python

import datetime

print(datetime.date.today()) # datetime.date(2017, 4, 5)

1
2
3

importdatetime

print(datetime.date.today())# datetime.date(2017, 4, 5)

Это может быть полезно, когда вам нужно записать, какой сейчас день. Или, если вам нужно выполнить основанный на сегодняшней дате расчет. Мелочь, а приятно.

Как правильнее использовать импортирование?

В общих случаях не используйте from modulename import *. Это засоряет пространство имён того, кто импортирует. Некоторые люди избегают этой идиомы даже для тех немногих модулей, которые были спроектированны, чтобы так импортироваться. Это такие модули как Tkinter и threading.

Импортируйте модули в начале файла. Это отвечает на вопрос, какие модули требует Ваш код и находится ли имя модуля в области видимости. Запись по одному импорту на строку упрощает добавление и удаление операторов импорта, но множественный импорт будет занимать меньше места на экране.

Хорошая практика, если Вы импортируете модули в следующем порядке:

  • стандартные библиотечные модули (например, sys, os, getopt, re)
  • модули сторонних разработчиков (всё, что установлено в директории site-packages) — например, PIL, NumPy и т.д.
  • локально созданные модули

Иногда бывает необходимо поместить импорт в функцию или класс, чтобы избежать проблем с циклическим импортом. Gordon McMillan советует:

Циклический импорт отлично работает, если оба модуля используют форму import . Но они терпят неудачу, когда второй модуль хочет извлечь имя из первого (from module import name) и импорт находится на внешнем уровне. Это происходит из-за того, что имена первого модуля ещё недоступны, так как первый модуль занят импортом второго.

В этом случае, если второй модуль используется только в одной функции, то импорт можно легко поместить в эту функцию. К тому времени, как он будет вызван, первый модуль уже закончит инициализацию и второй модуль осуществит свой импорт.

Может оказаться необходимым переместить импорт из начала файла, если один из модулей платформно-зависимый. В этом случае импорт всех модулей в начале файла окажется невозможным. В этой ситуации хорошим решением будет импорт нужных модулей в соответствующем платформно-зависимом коде.

Переносите импорт во вложенные области видимости, такие как определения функций, только если Вы столкнулись с проблемой, например циклического импорта, или если Вы пытаетесь сократить время инициализации модуля.

Никогда не верьте HTML

Да, особенно если вы не можете его контролировать. Веб скрепинг зависит от HTML DOM, простое изменение в элементе или классе может сломать весь скрипт. Лучший способ справится с этим – узнать, возвращает ли None или нет.

Python

page_count = soup.select(‘.pager-pages > li > a’)
if page_count:
# Все в норме, работаем дальше…
else:
# Ошибка! Отправляем уведомление админу.

1
2
3
4
5

page_count=soup.select(‘.pager-pages > li > a’)

ifpage_count

# Все в норме, работаем дальше…

else

# Ошибка! Отправляем уведомление админу.

Здесь я проверяю, вернул ли CSS селектор что-нибудь законное, если да – то продолжаем дальше.

Эффективная обработка файлов

Одна из функций парсера – это хранение данных как в базе данных, так и в обычных файлах, таких как CSV/Text. Если собираете большой объем данных, это не означает, что операция ввода-вывода будет в цикле. Давайте рассмотрим, как это делается.

Пробуем:

Python

try:
a_list_variable = []
a_list_variable.extend(a_func_return_record())
except requests.ConnectionError as e:
print(«Упс!! Ошибка подключения к интернету.»)
print(str(e))
except requests.Timeout as e:
print(«Упс!! Время ожидания истекло.»)
print(str(e))
except requests.RequestException as e:
print(«Упс!! Возникла непредвиденная ошибка!»)
print(str(e))
except KeyboardInterrupt:
print(«Кто-то закрыл принудительно программу.»)
finally:
print(«Total Records = » + str(len(property_urls)))
try:
# файл для хранения URL
record_file = open(‘records_file.txt’, ‘a+’)
record_file.write(«\n».join(property_urls))
record_file.close()
except Exception as ex:
print(«Возникла ошибка при сохранении данных, текст ошибки:»)
print(str(e))

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

try

a_list_variable=

a_list_variable.extend(a_func_return_record())

exceptrequests.ConnectionError ase

print(«Упс!! Ошибка подключения к интернету.»)

print(str(e))

exceptrequests.Timeout ase

print(«Упс!! Время ожидания истекло.»)

print(str(e))

exceptrequests.RequestException ase

print(«Упс!! Возникла непредвиденная ошибка!»)

print(str(e))

exceptKeyboardInterrupt

print(«Кто-то закрыл принудительно программу.»)

finally

print(«Total Records  = «+str(len(property_urls)))

try

# файл для хранения URL

record_file=open(‘records_file.txt’,’a+’)

record_file.write(«\n».join(property_urls))

record_file.close()

exceptExceptionasex

print(«Возникла ошибка при сохранении данных, текст ошибки:»)

print(str(e))

Здесь я вызываю функцию (хотя вы не обязаны делать то же самое), которая добавляет записи в список. Как только это будет сделано, или программа будет остановлена, перед завершением она просто сохранит весь список в файл за раз. Намного лучше, чем несколько операций ввода-вывода

Надеюсь, эта статья была для вас полезной. Пожалуйста, Поделитесь своим опытом о том, как сделать парсер более эффективным!

Настройте заголовки

Python Requests не заставляет вас использовать заголовки при отправке запросов, однако есть несколько умных сайтов, которые не дадут вам прочитать ничего важного, если определенные заголовки не присутствуют. Однажды я столкнулся с ситуацией: HTML, который я видел в браузере отличался от того, который был в моем скрипте

Так что делать запросы настолько правильными, насколько вы можете – очень хорошая практика. Меньшее, что вы должны сделать – это установить User-Agent

Однажды я столкнулся с ситуацией: HTML, который я видел в браузере отличался от того, который был в моем скрипте. Так что делать запросы настолько правильными, насколько вы можете – очень хорошая практика. Меньшее, что вы должны сделать – это установить User-Agent.

Python

headers = {
‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36’
}

r = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

1
2
3
4
5

headers={

‘user-agent»Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.143 Safari/537.36’

}
 

r=requests.get(url,headers=headers,timeout=5)

datetime.datetime

Объект datetime.datetime содержит всю информацию объектов datetime.date плюс datetime.time. Давайте приведем несколько примеров, для лучшего понимания разницы между этим объектом, и объектом datetime.date.

Python

import datetime

a = datetime.datetime(2017, 3, 5)
print(a) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 0, 0)

b = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(b) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)

d = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(d.year) # 2017
print(d.second) # 10
print(d.hour) # 12

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

importdatetime

a=datetime.datetime(2017,3,5)

print(a)# datetime.datetime(2017, 3, 5, 0, 0)

b=datetime.datetime(2017,3,5,12,30,10)

print(b)# datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)

d=datetime.datetime(2017,3,5,12,30,10)

print(d.year)# 2017

print(d.second)# 10

print(d.hour)# 12

Мы видим, что datetime.datetime принимает несколько дополнительных аргументов: год, месяц, день, час, минута и секунда. Это также позволяет вам указывать информацию о микросекундах и часовом поясе. При работе с базами данных, данные типы объектов будут использоваться достаточно часто. Большую часть вашей работы, вам нужно будет конвертировать форматы date или datetime Python в форматы SQL datetime или timestamp

Обратите внимание на то, что today совместно с datetime.datetime использует два разных метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today()
print(a) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 16, 54, 989663)

b = datetime.datetime.now()
print(b) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 17, 8, 24239)

1
2
3
4
5
6
7

importdatetime

a=datetime.datetime.today()

print(a)# datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 16, 54, 989663)

b=datetime.datetime.now()

print(b)# datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 17, 8, 24239)

Модуль datetime содержит другой метод, под названием strftime. Этот метод позволяет разработчику создавать строку, отображающую время в более понятной для человека форме. Существует целая таблица параметров форматирования, с которой рекомендуется ознакомиться в документации Python, в . Давайте взглянем на несколько примеров, показывающих всю полезность данного метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today().strftime(«%Y%m%d»)
print(a) # ‘20170405’

today = datetime.datetime.today()
print( today.strftime(«%m/%d/%Y») ) # ’04/05/2017′

print( today.strftime(«%Y-%m-%d-%H.%M.%S») ) # 2017-04-05-00.18.00

1
2
3
4
5
6
7
8
9

importdatetime

a=datetime.datetime.today().strftime(«%Y%m%d»)

print(a)# ‘20170405’

today=datetime.datetime.today()

print(today.strftime(«%m/%d/%Y»))# ’04/05/2017′

print(today.strftime(«%Y-%m-%d-%H.%M.%S»))# 2017-04-05-00.18.00

Первый пример – это скорее хитрость. В нем показано, как конвертировать сегодняшний объект datetime в строку, следующую за форматом YYYYMMDD (ГГГГММДД). Второй пример более наглядный.

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

В нем мы присваиваем объект datetime переменной под названием today и применяем два разных параметра форматирования строки. Первый параметр добавляет косые черточки между элементами datetime, а также перегруппировывает datetime, теперь он делится на месяц, день и год. В последнем примере мы создаем временную отметку, которая следует типичному формату: YYYY-MM-DD.HH.MM.SS. Если вам нужно указать год как двухзначный (“YY”), вы можете заменить %Y на %y.

Сохраните всё с помощью __slots__

Если программа создаёт большое количество инстансов какого-либо класса, то она может потребовать больше памяти. Это связано с тем, что Python использует словари для представления атрибутов инстансов классов. Это делает язык быстрым, но не очень эффективным с точки зрения оптимизации памяти. Если это становится проблемой, то поможет функция __slots__:

При определении атрибута __slots__ Python использует небольшой массив фиксированного размера для атрибутов вместо словаря. Это значительно сокращает объём памяти, необходимый для каждого инстанса.

Следует учесть, что в этом случае есть и недостатки: нельзя объявлять какие-либо новые атрибуты помимо используемых в __slots__, а классы со __slots__ не могут использовать множественное наследование.

time.time

Функция time.time отображает время в секундах, начиная с эпохи, как число с плавающей запятой. Давайте взглянем:

Python

import time

x = time.time()
print(x) # 1491340367.478385

1
2
3
4

importtime

x=time.time()

print(x)# 1491340367.478385

Весьма просто. Вы можете использовать данную функцию, когда вам нужно сохранить настоящее время в базу данных, но вам не нужно конвертировать его в метод datetime вашей базы данных. Вы можете вспомнить о том, что метод ctime принимает время в секундах, так что мы можем использовать time.time для получения количества секунд для передачи их ctime, вот так:

Python

import time

a = time.ctime(time.time())
print(a) # Wed Apr 5 00:13:47 2017

1
2
3
4

importtime

a=time.ctime(time.time())

print(a)# Wed Apr 5 00:13:47 2017

Если вы обратитесь к документации, чтобы узнать больше о модуле time, или если вы хотите немного поэкспериментировать, вы найдете несколько способов использования данной функции.

Вызов sleep() с Async IO на примерах

Асинхронные возможности были добавлены в Python 3.4, и с тех пор данный аспект постоянно распространяется и улучшается. Асинхронное программирование является типом параллельного программирования, что позволяет одновременно запускать множество задач. По завершении задачи выводится уведомления для основного потока.

Модуль asyncio позволяет добавлять в Python вызов асинхронно.

Вот пример, данный в официальной документации Python:

Python

import asyncio

async def main():
print(‘Hello …’)
await asyncio.sleep(1)
print(‘… World!’)

# Python 3.7+
asyncio.run(main())

1
2
3
4

6
7
8
9

importasyncio

async defmain()

print(‘Hello …’)

print(‘… World!’)

 
# Python 3.7+

asyncio.run(main())

В данном примере запускается , что погружается в сон на секунду между двумя вызовами .

Вот более подробный пример из раздела о Сопрограммах и задачах документации :

Python

import asyncio
import time

async def output(sleep, text):
await asyncio.sleep(sleep)
print(text)

async def main():
print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)
await output(1, ‘First’)
await output(2, ‘Second’)
await output(3, ‘Third’)
print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

# Python 3.7+
asyncio.run(main())

1
2
3
4

6
7
8
9
10
11

13
14
15
16

importasyncio

importtime

async defoutput(sleep,text)

print(text)

async defmain()

print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)

await output(1,’First’)

await output(2,’Second’)

print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

 
# Python 3.7+

asyncio.run(main())

В данном коде создается рабочий поток , что принимает количество секунд для и выводит . После этого используется ключевое слово Python для ожидания запуска кода . Здесь требуется , так как был отмечен как функция , и теперь не может вызываться как обычная функция.

При запуске кода программа выполнит 3 раза. Код будет ждать 1, 2 и 3 секунды, общее время ожидания равно 6 секундам. Можно также переписать код таким образом, чтобы задачи выполнялись параллельно:

Python

import asyncio
import time

async def output(text, sleep):
while sleep > 0:
await asyncio.sleep(1)
print(f'{text} counter: {sleep} seconds’)
sleep -= 1

async def main():
task_1 = asyncio.create_task(output(‘First’, 1))
task_2 = asyncio.create_task(output(‘Second’, 2))
task_3 = asyncio.create_task(output(‘Third’, 3))
print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)
await task_1
await task_2
await task_3
print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

if __name__ == ‘__main__’:
asyncio.run(main())

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

importasyncio

importtime

async defoutput(text,sleep)

whilesleep>

await asyncio.sleep(1)

print(f'{text} counter: {sleep} seconds’)

sleep-=1

async defmain()

task_1=asyncio.create_task(output(‘First’,1))

task_2=asyncio.create_task(output(‘Second’,2))

task_3=asyncio.create_task(output(‘Third’,3))

print(f»Started: {time.strftime(‘%X’)}»)

await task_1

await task_2

await task_3                                

print(f»Ended: {time.strftime(‘%X’)}»)

if__name__==’__main__’

asyncio.run(main())

Теперь вы используете концепт задач, что можно создать через . При использовании задач в Python будет запускать задачи асинхронно. Таким образом, выполнение программы завершится через 3 секунды вместо 6.

time.ctime

Функция time.ctime конвертирует время в секунды, начиная с эпохи, в строку, показывающую местное время. Если вы ничего не передадите данной функции, то настоящее время вернется обратно. Давайте взглянем на несколько примеров:

Python

import time
print(time.ctime()) # ‘Wed Apr 5 00:02:49 2017’

print(time.ctime(1384112639)) # ‘Sun Nov 10 13:43:59 2013’

1
2
3
4

importtime

print(time.ctime())# ‘Wed Apr 5 00:02:49 2017’

print(time.ctime(1384112639))# ‘Sun Nov 10 13:43:59 2013’

В данном коде мы показали результаты вызова функции time.ctime, как со случайным набором секунд, начиная с эпохи, так и с пустным значением. Это можно применить, к примеру, в том случае, кода кому-нибудь нужно сохранить дату в секундах, начиная с эпохи, после чего конвертировать это в более удабриваемый формат. Немного проще, сохранить большое целое число (или длинное) в базу данных, чем страдать над ним, форматируя объект datetime в какой-либо объект даты, который принимает база данных. Конечно, это также имеет свой недостаток: вам, возможно, нужно будет преобразовать целое число или значение с плавающей запятой обратно в строку.

Вызов sleep() в Tkinter и wxPython

Вызовы  в Python можно добавить не только для приложений командной строки. При создании графического пользовательского интерфейса (GUI) периодически нужно добавлять отсрочки. К примеру, при создании приложения FTP для скачивания около миллиона файлов будет разумно добавить вызов  между партиями, чтобы снизить нагрузку на сервер.

GUI код выполнит всю обработку в основном потоке, называемом циклом обработки событий, или event loop. При использовании  внутри кода GUI заблокируется цикл обработки событий.

К счастью, помимо , можно использовать некоторые другие методы специально для этой задачи. Далее мы рассмотрим, как добавить вызовы  в Tkinter и wxPython.

12 ответов

В Python 3 добавьте следующее в конец кода:

Это приведет к тому, что программа будет ожидать ввода пользователя, при нажатии клавиши ENTER программа завершится.

Вы можете дважды щелкнуть этот файл в Windows таким образом.

Единственное, что сработало для меня — аргумент командной строки.

Просто поместите весь свой код Python в файл .py и затем выполните следующую команду;

Это означает, что если вы установите переменную -i и запустите свой модуль, то python не завершит работу с SystemExit.
Узнайте больше по этой ссылке .

Откройте cmd (командную строку) и выполните команды Python оттуда.
(в Windows запустите или выполните поиск и введите cmd)
Это должно выглядеть так:

Это выполнит ваш код в cmd, и он останется открытым.
Однако для использования команды python Python должен быть правильно установлен, чтобы cmd распознал его как команду. Проверьте правильность установки и регистрацию переменных для вашей ОС, если этого не происходит

Запустите команду с помощью командной строки Windows из основного источника библиотеки Python.
Пример.

Если вы просто хотите задержку

В зависимости от того, для чего я его использую, или если я делаю что-то, что будут использовать другие, я обычно просто если это только для меня, если другие будут использовать, я просто создаю командный файл и приостанавливаю его после

Я использую вышеупомянутое, если файлы будут переименованы, перемещены, скопированы и т. д., и мой cmd должен находиться в определенной папке, чтобы вещи попадали туда, где я хочу, в противном случае — просто

В Python 2.7 добавление этого в конец моего файла py () работает:

Положите

в конце, чтобы остановить его.

Я думаю, что уже слишком поздно, чтобы ответить на этот вопрос, но в любом случае здесь ничего не происходит.

Я уже сталкивался с той же проблемой и думаю, что есть два альтернативных решения, из которых вы можете выбрать.

  1. использование сна (_sometime)

используя подсказку (обратите внимание, что я использую python 2.7)

В качестве альтернативы вы также можете использовать гибрид этих двух методов, где вы можете запросить сообщение и использовать режим сна (иногда), чтобы также задержать закрытие окна. выбор за вами.

обратите внимание, что приведенное выше — всего лишь идеи, и если вы хотите использовать какие-либо из них на практике, вам, возможно, придется немного подумать о логике приложения. Поздно здесь, но в случае, если кто-то пришел сюда из Google —

Поздно здесь, но в случае, если кто-то пришел сюда из Google —

Перейдите в местоположение вашего файла .py. Нажмите SHIFT, затем щелкните правой кнопкой мыши в любом месте и выберите здесь открытую командную строку. Как только это произойдет, просто добавьте

«python NameOfTheProg.py» в строку cmd

Причина, по которой он закрывается, заключается в том, что программа больше не работает, просто добавьте любой цикл или ввод, чтобы это исправить (или вы можете просто запустить его в режиме ожидания.)

Ну, у меня похожая проблема,
Это решается добавлением переменной среды.

Добавить системные переменные в окне

Имя:

Значение:

Ваш путь к Python.

Приключение начинается. У древнего шлюза

Питон слывёт дружелюбным и простым в общении, но есть у него причуды. Нельзя просто взять и воспользоваться всеми преимуществами многопоточности в Python! Дорогу вам преградит огромный шлюз… Даже так — глобальный шлюз (Global Interpreter Lock, он же GIL), который ограничивает многопоточность на уровне интерпретатора. Технически, это один на всех mutex, созданный по умолчанию. Такого нет ни в C, ни в Java.

Задача шлюза  — пропускать потоки строго по одному, чтоб не летали наперегонки, как печально известные стритрейсеры, и не создавали угрозу работе интерпретатора.

Без шлюза потоки подрезали бы друг друга, чтобы первыми добраться до памяти, но это еще не всё. Они имеют обыкновение внезапно засыпать за рулём! Операционная система не спрашивает, вовремя или невовремя  — просто усыпляет их в ей одной известный момент. Из-за этого неупорядоченные потоки могут неожиданно перехватывать друг у друга инициативу в работе с общими ресурсами.

Дезориентированный спросонок поток, который видит перед собой совсем не ту ситуацию, при которой засыпал, рискует разбиться и повалить интерпретатор, либо попасть в тупиковую ситуацию (deadlock). Например, перед сном Поток 1 начал работу со списком, а после пробуждения не нашёл в этом списке элементов, т.к. их удалил или перезаписал Поток 2.

Чтобы такого не было, GIL в предсказуемый момент (по умолчанию раз в 5 миллисекунд для Python 3.2+) командует отработавшему потоку: «СПАААТЬ!»  — тот отключается и не мешает проезжать следующему желающему. Даже если желающего нет, блокировщик всё равно подождёт, прежде чем вернуться к предыдущему активному потоку.

Благодаря шлюзу однопоточные приложения работают быстро, а потоки не конфликтуют. Но, к сожалению, многопоточные программы при таком подходе выполняются медленнее  — слишком много времени уходит на регулировку «дорожного движения». А значит обработка графики, расчет математических моделей и поиск по большим массивам данных c GIL идут неприемлемо долго.

В статье «Understanding Python GIL»технический директор компании Gaglers Inc. и разработчик со стажем Chetan Giridhar приводит такой пример:

from datetime import datetime
import threading
def factorial(number): 
    fact = 1
    for n in range(1, number+1): 
        fact *= n 
    return fact 
number = 100000 
thread = threading.Thread(target=factorial, args=(number,)) 
startTime = datetime.now() 
thread.start() 
thread.join()

endTime = datetime.now() 
print "Время выполнения: ", endTime - startTime

Код вычисляет факториал числа 100 000 и показывает, сколько времени ушло у машины на эту задачу. При тестировании на одном ядре и с одним потоком вычисления заняли 3,4 секунды. Тогда Четан создал и запустил второй поток. Расчет факториала на двух ядрах длился 6,2 секунды. А ведь по логике скорость вычислений не должна была существенно измениться! Повторите этот эксперимент на своей машине и посмотрите, насколько медленнее будет решена задача, если вы добавите thread2. Я получила замедление ровно вдвое.

Глобальный шлюз  — наследие времён, когда программисты боролись за достойную реализацию многозадачности и у них не очень получалось. Но зачем он сегодня, когда есть много- и очень многоядерные процессоры? Как объяснил Гвидо ван Россум, без GIL не будут нормально работать C-расширения для Python. Ещё упадёт производительность однопоточных приложений: Python 3 станет медленнее, чем Python 2, а это никому не нужно.

Что делать?

Adding a Python sleep() Call With time.sleep()

Python has built-in support for putting your program to sleep. The module has a function that you can use to suspend execution of the calling thread for however many seconds you specify.

Here’s an example of how to use :

>>>

If you run this code in your console, then you should experience a delay before you can enter a new statement in the REPL.

Note: In Python 3.5, the core developers changed the behavior of slightly. The new Python system call will last at least the number of seconds you’ve specified, even if the sleep is interrupted by a signal. This does not apply if the signal itself raises an exception, however.

You can test how long the sleep lasts by using Python’s module:

Here, you run the module with the parameter, which tells how many times to run the statement that follows. You can see that ran the statement 3 times and that the best run time was 3 seconds, which is what was expected.

The default number of times that will run your code is one million. If you were to run the above code with the default , then at 3 seconds per iteration, your terminal would hang for approximately 34 days! The module has several other command line options that you can check out in its .

Let’s create something a bit more realistic. A system administrator needs to know when one of their websites goes down. You want to be able to check the website’s status code regularly, but you can’t query the web server constantly or it will affect performance. One way to do this check is to use a Python system call:

If no errors occur, then your code prints out that all is well. Regardless of what happens, your program will sleep for 60 seconds. This means that you only access the website once every minute. The URL used in this example is bad, so it will output the following to your console once every minute:

Перевернуть сроку при помощи reversed() и str.join()

Переворот строки с обратной итерацией при помощи встроенной функции reversed() — еще один способ сделать это. Вы получаете обратный итератор, который можно использовать цикличного перемещения элементов строки в обратном порядке:

Python

for elem in reversed(‘TURBO’):
print(elem)

1
2

forelem inreversed(‘TURBO’)

print(elem)

Результат:

Python

O
B
R
U
T

1
2
3
4
5

O
B
R
U
T

Использование reversed() не модифицирует оригинальную строку (что не сработало бы в любом случае, так как строки неизменны в Python). Происходит следующее: вы получаете «вид» существующей строки, который вы можете использовать для обзора всех элементов в обратном порядке.

Это сильная техника, которая использует преимущество протокола итерации Python.

Итак, все что вы видели — это способы итерации над символами строки в обратном порядке. Но как использовать эту технику для создания отраженной копии строки Python при помощи функции reversed()?

Сделаем это вот так:

Python

text = ».join(reversed(‘TURBO’))
print(text) # ‘OBRUT’

1
2

text=».join(reversed(‘TURBO’))

print(text)# ‘OBRUT’

В этом фрагменте кода используется метод .join(), объединяющий все символы, полученные в результате обратной итерации в новой строке. Хитро и удобно!

Конечно, вы можете еще раз извлечь этот код в отдельную функцию для создания надлежащей функции «перевернутой строки» в Python. Вот так:

Python

def reverse_string2(s):
return «».join(reversed(s))

data = reverse_string2(‘TURBO’)
print(data) # ‘OBRUT’

1
2
3
4
5

defreverse_string2(s)

return»».join(reversed(s))

data=reverse_string2(‘TURBO’)

print(data)# ‘OBRUT’

Мне действительно нравится этот подход обратного итератора для переворота строк в Python.

Он четко сообщает о том, что происходит, и даже новичок в языке на интуитивном уровне может понять, что я создаю перевернутую копию оригинальной строки.

И хотя понимание работы итераторов на глубоком уровне — полезно и похвально, это не абсолютная необходимость для использования этой техники.

Ссылка на основную публикацию