python延迟N秒执行一次

最新推荐文章于 2024-09-08 23:56:36 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/beyondlove2010/article/details/49702439
本文介绍了一个使用Python实现的定时任务示例，通过`threading.Timer`来延时执行特定函数，展示了如何在程序中实现定时操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8


'''
Created on Nov 7, 2015

python定时任务测试
'''

import threading



def test_onetime_delay(myname,secName):
    print(myname,secName)
    


if __name__ == '__main__':
    threading.Timer(5,test_onetime_delay,["andygllin","thetwoname"]).start()#延迟5秒执行一次
Python 实现失败重试功能的几种方法
数据知道的博客
05-12 4712
在 Python 中实现失败重试功能是处理网络请求、数据库操作等可能因暂时性问题失败的常见需求。本文介绍了五种实现方法：1）手动 while 循环 + 异常捕获，适合简单场景但不够灵活；2）使用 tenacity 库，功能强大且灵活，推荐使用；3）使用 retrying 库，已停止维护，建议用 tenacity 替代；4）requests 自带重试，适用于 HTTP 请求，支持状态码重试和退避策略；5）自定义装饰器，灵活控制重试逻辑。每种方法各有优缺点，开发者可根据具体需求选择合适的方式。
Python 使用 Redis 实现缓存优化，性能提升 10 倍！
最新发布
AI天才研究院
06-23 951
本技术分析系统阐述了Python应用通过Redis实现缓存优化的全链路技术方案。从缓存的第一性原理出发，结合Redis的核心特性（如内存存储、数据结构、持久化机制），构建了包含理论模型、架构设计、实现细节、应用策略的完整知识体系。通过数学建模量化缓存收益（如10倍性能提升的具体条件），解析了缓存击穿/穿透/雪崩的工程解决方案，并提供生产级Python代码示例（含连接池优化、序列化策略、异常处理）。最终输出覆盖开发、运维、扩展的全生命周期指南，助力开发者在实际场景中实现可观测、可治理、可扩展的缓存系统。
详解Python 多线程 Timer定时器/延迟执行、Event事件
12-26
Timer继承子Thread类，是Thread的子类，也是线程类，具有线程的能力和特征。这个类用来定义多久执行一个函数。 它的实例是能够延迟执行目标函数的线程，在真正执行目标函数之前，都可以cancel它。 Timer源码： class Timer(Thread): def __init__(self, interval, function, args=None, kwargs=None): Thread.__init__(self) self.interval = interval self.function = function self.args = args if
python延时执行下一步
Ding_0110M的博客
02-23 1万+
在代码开头引入time模块：import time 在需要延时的地方加入语句：sleep.time(1) (括号中的1意为停顿1秒，想停顿时间更长可以换数字）
python Timer实现定时器功能（每隔10s执行一次）
weixin_43457608的博客
09-06 520
【代码】python Timer实现定时器功能（每隔10s执行一次）
python延时1秒程序_在Python中如何实现程序的延迟调用
weixin_39523529的博客
12-05 4813
程序中的延迟调用也算比较常用的，一般编程语言也都有内置延迟调用的函数或方法，比Golang语言，Golang 里面有一个关键词叫做defer，它可以实现延迟调用。实际上在 Python 里面也有相关的语法，那就是contextlib.ExitStack。我们来看这样一个场景：我有一个函数parse，它的作用是从 Redis 中持续读入数据，并写入到MongoDB 中。示例代码如下：importj...
python每隔10秒运行一个指定函数，等待过程不能中断主线程！
nabiaosu8432的博客
07-18 2万+
# coding: utf8 import threading import time # 真正要执行的函数 def t1(): print ('ok') # 每隔10秒钟执行 def t2(): while 1: t1() time.sleep(10) if __name__ == '__main__': t = threading...
python的一些并发执行案例(多线程、多进程、协程、子进程)
心流的博客
09-08 1822
Python作为一种广泛应用的编程语言，虽然因其GIL（全局解释器锁）限制，导致在多线程并发执行中存在一定局限性，但它依然提供了多种并发执行方式。通过合理地运用多线程、多进程、协程、以及子进程，开发者可以在不同场景下大幅提升程序性能。本篇文章将围绕Python的几种主要并发执行模式进行探讨，结合实际案例展示如何在不同任务场景中选择并实现这些技术。我们将重点介绍多线程适用于IO密集型任务的场景，多进程在CPU密集型任务中的优势，协程在高并发异步任务中的强大能力，以及子进程在独立进程间通信中的独特价值。
python基础教程：详解Python 多线程 Timer定时器/延迟执行、Event事件
python基础编程开发教程
03-29 1418
这篇文章主要介绍了Python 多线程 Timer定时器/延迟执行、Event事件的相关知识，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 Timer继承子Thread类，是Thread的子类，也是线程类，具有线程的能力和特征。这个类用来定义多久执行一个函数。 它的实例是能够延迟执行目标函数的线程，在真正执行目标函数之前，都可以cancel它。 Timer源码： clas...
Python也能“零延迟“通信吗？ZeroMQ带你开启高速模式！
xyh2004的博客
06-15 1287
ZeroMQ，通常被亲切地称为"0MQ" ，是一种面向消息的中间件 ，设计用于简化高并发、分布式应用程序的通信过程。它不是一个传统的消息队列服务 ，而是一个低层级的网络通讯库，提供了轻量级的消息传递机制。ZeroMQ通过其灵活的套接字接口，支持多种消息传递模式，如请求-响应、发布-订阅等，广泛应用于需要高效异步通信的场景。ZeroMQ官网：https://zeromq.org/安装ZeroMQ与pyzmq: 在Python环境中使用ZeroMQ，通常需要先安装ZeroMQ库本身以及Python绑定。
python3 sleep 延时秒 毫秒实例
01-20
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 time i = 1 while i = 3: print(i) # 输出i i += 1 time.sleep(1) # 休眠1秒 # 例1：循环输出休眠100毫秒 import time i = 1 while i = 3: print(i) # 输出i i += 1 time.sleep(0.1) # 休眠0.1秒 补充知识：python延时执行下一步 在代码开头引入time模块：import time 在需要延时的地方加入语句：time.sle
Python延时操作实现方法示例
09-20
主要介绍了Python延时操作实现方法,结合实例形式分析了Python基于sched库与time库实现延时操作的方法,需要的朋友可以参考下
chatgpt赋能python：Python等待1秒——提高效率和优化程序的关键步骤
test100t的博客
05-28 358
在Python中，等待是一种暂停程序执行的方式，通常用于等待外部操作完成。在这段等待时间内，程序将继续执行其他操作，直到等待完成后再继续。例如，当程序需要等待来自API的响应时，它可以使用等待方法保持稳定，等待API响应并在完成后继续执行。Python提供了多种等待方法，包括sleep()函数、time模块和asyncio模块。下面我们将看一下Python中最常见的等待方法：sleep()。Python中的sleep()方法是一种等待指定时间的方法。它使程序在指定的时间间隔内暂停执行。
python延时执行函数_一日一技：在 Python 中实现延迟调用
weixin_39905037的博客
12-10 1676
一日一技：在 Python 中实现延迟调用收录于话题#你不知道的 Python71个摄影：产品经理产品经理的生日餐熟悉 Golang 的同学都知道，Golang 里面有一个关键词叫做defer，它可以实现延迟调用。实际上在 Python 里面也有相关的语法，那就是contextlib.ExitStack。我们来看这样一个场景：我有一个函数parse，它的作用是从 Redis 中持续读入数据，并写入...
Python编程之暂停一秒输出
跑得动就不要歇着
03-22 3519
问题描述：实现数字的暂停一秒输出。 程序分析：使用 time 模块的 sleep() 函数。 程序源码： #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import time myD = {8: 'a', 12: 'b'} for key, value in dict.items(myD): print key, value ...
python3 sleep 延时秒 毫秒
热门推荐
whatday的专栏
09-06 14万+
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 time i = 1 while i = 3: print(i) # 输出i i += 1 time.sleep(1) # 休眠1秒 # 例1：循环输出休眠100毫秒 import time i = 1 while i = 3: print(...
python 实现 延时队列
qq_45206551的博客
04-01 417
基于redis写的延时队列(有序集合)python 实现 延时队列。
chatgpt赋能python：Python中等待一秒的语句：让你的程序暂停与等待
qq_45562973的博客
06-01 2836
是Python标准库中的函数之一，它允许程序在指定时间内暂停执行。函数所采用的参数是指秒数，它能够让调用该函数的程序暂停给定的秒数。在实际应用中，程序员需要以时间的形式来指定暂停的时间。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。
利用python编写一段可以每十秒识别一次物体的程序
03-29
<think>好的，用户想让我介绍一下如何用Python编写一段每十秒识别一次物体的程序。我需要先理清楚这个问题涉及的步骤和可能需要的工具。 首先，识别物体通常指的是计算机视觉中的目标检测任务。Python中有很多库可以做到这一点，比如OpenCV、TensorFlow、PyTorch，或者更高级的API如YOLO（You Only Look Once）。考虑到用户可能需要一个简单易用的解决方案，YOLO可能是比较好的选择，因为它有现成的预训练模型，而且社区支持比较好。 接下来，程序需要每十秒执行一次识别。这涉及到定时任务，Python中常用的方法有time.sleep()或者使用多线程/异步处理。不过对于简单的定时循环，使用time.sleep()可能更直接，但需要注意的是，如果识别任务耗时较长，可能会影响定时准确性。这里可能需要提醒用户根据实际任务调整时间间隔。 然后，考虑实时摄像头输入还是处理静态图像。如果用户希望实时检测，可能需要用到OpenCV的摄像头捕捉功能。这里需要编写代码来打开摄像头，读取帧，然后进行处理。如果是处理视频文件或者图片，步骤会有所不同，但用户的问题没有明确说明，所以假设是实时摄像头输入。 另外，依赖库的安装也是一个关键点。用户需要安装必要的库，比如opencv-python、numpy，以及YOLO所需的库，比如PyTorch和torchvision，或者直接使用ultralytics库提供的YOLO接口。可能需要提示用户安装这些依赖。 代码结构方面，大致流程是：初始化摄像头，加载模型，然后进入循环，每隔十秒捕获一帧，进行物体识别，并显示结果。同时，可能需要处理用户中断，比如按‘q’退出。 需要注意的问题包括：模型加载的时间，识别过程的耗时，以及定时器的准确性。如果模型加载较慢，第一次执行可能会有延迟。另外，如果识别时间超过十秒，定时可能会不准确，可能需要调整间隔时间或者在识别完成后立即开始下一次等待。 还有，用户可能需要了解如何自定义检测的物体类别，或者调整置信度阈值，这些都可以在模型预测时设置参数。比如在model.predict()中添加conf参数来过滤低置信度的检测结果。 最后，代码示例需要简洁明了，注释清晰，方便用户理解每一步的作用。同时，提醒用户可能需要根据实际环境调整参数，比如摄像头的索引号，或者模型文件的路径（如果是使用自定义训练的模型）。 总结步骤： 1. 导入所需库。 2. 加载预训练的YOLO模型。 3. 初始化摄像头。 4. 进入循环，每隔十秒处理一帧。 5. 在帧上运行物体检测。 6. 显示结果。 7. 处理退出条件。 8. 释放资源。 可能遇到的问题：摄像头无法打开、模型下载失败、依赖库版本冲突等，需要提示用户检查摄像头权限、网络连接，以及确保库版本兼容。 现在，把这些思考整理成结构化的回答，分步骤解释，并附上代码示例和注意事项，确保用户能够逐步实现所需功能。</think>我将分步骤为您介绍如何使用Python编写定时物体识别程序，并提供优化建议： 1. 环境准备 $$ pip install opencv-python numpy ultralytics $$ 2. 基础实现代码（使用YOLOv8预训练模型） ```python import cv2 import time from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 会自动下载小型模型 # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) try: while True: # 等待10秒 time.sleep(10) # 捕获当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 执行物体识别 results = model.predict(frame) # 绘制检测结果 annotated_frame = results[0].plot() # 显示结果 cv2.imshow('Detection', annotated_frame) # 按q退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break finally: cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 3. 关键优化点： - 异步处理：使用多线程避免阻塞主程序 - 精确计时：采用定时器代替简单sleep - 错误处理：增加摄像头异常检测 - 性能优化：限制检测区域 4. 增强版代码（添加优化功能）： ```python import cv2 import threading from ultralytics import YOLO from datetime import datetime class ObjectDetector: def __init__(self): self.model = YOLO('yolov8n.pt') self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.timer = None self.detection_active = True def detect_objects(self): try: ret, frame = self.cap.read() if ret: results = self.model.predict(frame) annotated_frame = results[0].plot() cv2.imshow('Detection', annotated_frame) print(f"{datetime.now()} 检测到 {len(results[0])} 个物体") except Exception as e: print(f"检测错误: {str(e)}") if self.detection_active: self.timer = threading.Timer(10.0, self.detect_objects) self.timer.start() def start(self): self.detect_objects() while True: if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): self.stop() break def stop(self): self.detection_active = False if self.timer: self.timer.cancel() self.cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": detector = ObjectDetector() detector.start() ``` 5. 使用建议： - 硬件要求：推荐使用支持CUDA的GPU加速 - 自定义检测：可通过修改`model.predict()`参数调整置信度阈值 $$ model.predict(frame, conf=0.7) $$ - 输出处理：检测结果保存在`results[0].boxes`中，包含坐标和类别信息 - 模型选择：yolov8s.pt（更快）/ yolov8x.pt（更准） 6. 典型输出格式示例： ```python # 遍历检测结果 for result in results: boxes = result.boxes for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0] # 坐标 confidence = box.conf[0] # 置信度 cls_id = box.cls[0] # 类别ID cls_name = model.names[int(cls_id)] # 类别名称 ``` 注意：首次运行会自动下载约12MB的YOLOv8n模型文件，请确保网络连接正常。实际间隔时间会受到硬件性能和检测耗时的共同影响。
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