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。

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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