Windows服务器时间同步

🌴 修改NTP时间服务器
时钟internet 时间设置修改,这里演示使用阿里云的NTP时间服务器
服务器: ntp.aliyun.com 或者 ntp1.aliyun.com
在这里插入图片描述

设置时钟同步服务器

将服务 W32Time 设为 自动
W32Time服务设置为自动
在这里插入图片描述

🌴 设置时间自动更新
1、修改注册表更改时钟的更新频率(需重启)

2、使用系统自带的任务计划

✨ 修改时间同步频率
windows默认同步NTP服务的频次是7天一次,这里修改为 15分钟一次

打开注册表 regedit

路径

计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\W32Time\TimeProviders\NtpClient
找到 SpecialPollInterval 值,基数改为 十进制

默认的 604800 = 7(天)×24(时)×60(分)×60(秒)

这里改为 900 (15分钟)

重启服务器
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

修改时间同步频率

时间同步

✨ 使用任务计划
新建脚本 resynctime.bat

w32tm /resync

测试命令执行情况
测试命令执行情况
在这里插入图片描述

设置任务计划
计算机管理、任务计划程序

创建任务
创建任务

常规
创建任务-常规

触发器
触发器

操作,选择启动程序
新建操作

设置
设置

### 解决方案 当遇到 `Failed building wheel for lxml` 的错误时,通常是因为缺少必要的编译工具或依赖项。以下是可能的原因以及对应的解决方案: #### 原因分析 1. 缺少 C++ 构建工具:某些 Python 库(如 `lxml`)需要在本地构建扩展模块,这要求系统上安装有兼容的 Microsoft Visual C++ Build Tools[^4]。 2. 缺失开发库:`lxml` 需要 libxml2 和 libxslt 的头文件和库文件来完成构建过程[^1]。 3. 不匹配的 Python 版本:如果使用的 Python 版本较新,而目标包尚未提供预编译的二进制 whl 文件,则可能会触发源码构建。 --- #### 方法一:安装 Microsoft Visual C++ Build Tools 如果没有安装合适的 C++ 工具链,可以下载并安装 [Microsoft Visual C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)。确保选择以下组件: - **C++ build tools** - **Windows 10 SDK** 安装完成后重试 `pip install lxml`。 --- #### 方法二:使用预编译的 Wheel 文件 为了避免复杂的编译流程,可以直接从第三方资源获取已编译好的 `lxml` 轮子文件。推荐访问 [Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml),找到适合当前系统的版本(例如 `lxml‑4.9.1‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl`),然后运行如下命令安装: ```bash pip install lxml‑<version>‑cp<python_version>‑cp<python_version>‑win_amd64.whl ``` 注意替换 `<version>` 和 `<python_version>` 为实际值。 --- #### 方法三:升级 pip 并尝试简单安装 有时问题可能是由于旧版 `pip` 导致的。可以通过以下方式更新 `pip` 后再尝试安装: ```bash python -m pip install --upgrade pip pip install lxml ``` --- #### 方法四:通过 Conda 安装 如果正在使用 Anaconda 或 Miniconda,建议通过其内置的包管理器安装 `lxml`,这样可以避免许多依赖冲突问题: ```bash conda install lxml ``` --- #### 示例代码验证 成功安装后,可通过以下代码测试是否正常工作: ```python from lxml import etree root = etree.Element("root") print(etree.tostring(root).decode()) ``` --- ### 总结 上述方法涵盖了多种场景下的解决策略。优先考虑使用预编译的轮子文件或通过 Conda 进行安装,因为这些方式无需额外配置即可快速解决问题。
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