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python中延时函数_python延时函数

1.1 map示例:(将list中的所有元素*10)def fn_map(x… python中的sleep函数可以传小数进去,然后就可以进行毫秒级的延时了# 例1:循环输出休眠1秒import timei...例1:循环输出休眠100毫秒import timei = 1while i = 3:print(i) # 输出i i += 1 time.sleep(0.1) # 休眠0.1秒补充知识:python延时执行...使用cython、ctypes技术封装,即能实现了低延时的要求,又能兼容python语言的易用性。 经过严格测试,algoplus从策略触发交易信号到调用c++方法,延时只有40微秒左右。...其中可通过timeout设置允许最大单个任务的延时… 为什么要用装饰器及开放封闭原则 函数的源代码和调用方式一般不修改,但是还需要扩展功能的话就需要在需要扩展的函数的开始使用装饰器。...1.2在函数里定义函数在 python 里,我们还可以在函数里定义函数…由于举例的函数运行时间太短,我们可以的加了 1 秒延时,使得结果看起来好看些。 该函数打印出用户的姓名和年龄信息。

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    安防互联网直播服务中为什么HTML5目前还没有实时的低延迟视频流协议?

    然而,对于直播来说,HLS协议还是存在很多问题: 1、播放时需要多次请求,对于网络质量的要求更高 2、延迟在10s左右 3、同时还存在延时累积,比如一分钟内的延迟有5s,看了10分钟后,延迟可能会达到50s...此外,要想做到HLS小于3秒的延时,理论上是可以的,这需要看你ts分片的大小,和一个m3u8存储多少个ts的分片的索引。...如果一个m3u8存储6个ts的分片索引,每个分片为5s,那么就起码有30s的延时。只要把分片的时长减少,比如减少到250ms每个分片,一个m3u8只存储一个ts分片,那么理论延时就只有250ms。...会给服务器带来很多压力,也会增加流量上的消耗,所以总体上很难有兼顾带宽,延时和减轻服务器压力的HLS方案。

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    延时注学习

    95 _ 127 DEL 本次 sql 延时注入选择的是第八关(图中所示)。 SQL 注入工具采用的基本都为盲注及其它注入。这里以 Mysql 盲注为示例: 何为延时注入?...所谓延时注入主要针对页面无变化,无法用布尔真假判断,无法报错的情况下注入。...这里需要用上 Mysql 的 4 个函数:sleep()、if()、mid()、ord(); sleep() //延时 if(条件,True,False) //判断语句 mid(str,1,1) 截取...,1) –+ 该语法意思是,mid 函数方法截取 database()当前库库名第一个字符,判断第一个字符是否为 1, 对应的是 ascii 字符,如果第一个字符=其中的一个 ascii 字符,那么就延时...5 秒,如果不等于则延时 1 秒,我们这里可以用快捷方法,直接上 burpsuite 爆破即可访问该地址,然后抓包 http://127.0.0.1/Less-8/?

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    rabbitMq实现延时队列

    言归正传,延时队列如何通过rabbitmq来实现呢?...分析:首先rabbitmq自己是不具备延时的功能的,除了使用官方提供的插件之外,我们还可以通过ttl(设置超时时间的方式)+ DLX(一个死信队列)的方式来实现 + Router(转发队列) 其中,ttl...此外,死信队列是一个普通的队列,它没有消费者,用来存储有超时时间信息的消息,并且可以设置当消息超时(ttl),转发到另一个指定队列(此处设置转发到router, 当发送消息之后(发送时,带上要延时的队列名称...dead_letter_queue"; public static final String MY_TRANS_QUEUE = "my_trans_queue"; } 测试延时...{}", time, new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())); producr.send("我是延时消息

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    013:Redis延时队列

    import time time.sleep(1) #python中的延时一秒 队列延迟 用上面睡眠的办法可以解决问题。但是有个小问题,那就是睡眠会导致消息的延迟增大。...一般有 3 种策略来处理加锁失败: 1、直接抛出异常,通知用户稍后重试; 2、sleep 一会再重试; 3、将请求转移至延时队列,过一会再试; 直接抛出特定类型的异常 这种方式比较适合由用户直接发起的请求...,用户看到错误对话框后,会先阅读对话框的内容,再点击重试,这样就可以起到人工延时的效果。...如果考虑到用户体验,可以由前端的代码替代用户自己来进行延时重试控制。它本质上是对当前请求的放弃,由用户决定是否重新发起新的请求。...延时队列 这种方式比较适合异步消息处理,将当前冲突的请求扔到另一个队列延后处理以避开冲突。 延时队列的实现 延时队列可以通过 Redis 的 zset(有序列表) 来实现。

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