本文为大家介绍了python脚本设置系统时间的方法,一共有两种,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不同IP地址发包。于是,尝试在方法一的代码基础上,增加了超时机制,并且尝试向同一个域名的不同IP地址发包。
具体修改后的完整代码如下:
#-*- coding:utf-8 -*- import socket import struct import time import win32api import os import re def getTime(TimeServerAddresses): TIME_1970 = 2208988800L client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) client.settimeout(3) data = '\x1b' + 47 * '\0' #TimeServer_ip=socket.gethostbyname('cn.pool.ntp.org') #TimeServer_ip='202.118.1.130' Port=123 for address in TimeServerAddresses: success=False count=0 while not success and count<3: print address,count try: client.sendto(data, (address, Port)) data, address = client.recvfrom(1024) success=True except socket.timeout: print 'Request timed out!' count=count+1 if success==True:a break data_result = struct.unpack('!12I', data)[10] data_result -= TIME_1970 return data_result def setSystemTime(now_time): tm_year, tm_mon, tm_mday, tm_hour, tm_min, tm_sec, tm_wday, tm_yday, tm_isdst = time.gmtime(now_time) win32api.SetSystemTime(tm_year, tm_mon, tm_wday, tm_mday, tm_hour, tm_min, tm_sec, 0) print "Set System OK!" def getServerIP(): res1=os.popen('nslookup cn.pool.ntp.org') result1=res1.read() addresses=result1.split('\n\n')[1].split('\n')[1][12:].split(',') return addresses #for address in addresses: # res=os.popen('ping -n 2 '+address) # result=res.read() # received_num=int(re.findall('Received = [0-9]',result)[0].split('=')[1]) # if received_num > 1: # break #TimeServer=address if __name__ == '__main__': addresses=getServerIP() now_time=getTime(addresses) setSystemTime(now_time) print "%d-%d-%d %d:%d:%d" % time.localtime(now_time)[:6]
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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