Как я могу сделать задержку в python?

Using asyncio.sleep function available from (Python 3.4 or higher)

You can make use of asyncio.sleep with python version 3.4 and higher. To make use of the asyncio sleep method, you need to add async and await to the function, as shown in the example below:

Example:

The script has a function call display() that prints a message «Welcome to Guru99 tutorials». There are two keywords used in the function async and await. The async keyword is added at the start of the function definition, and await is added just before the asyncio.sleep(). Both the keywords async / await are meant to handle the asynchronous task.

When the function display() is called, and it encounters await asyncio.sleep(5), the code will sleep or halt at that point for 5 seconds and, once done, will print the message.

import asyncio

print('Code Execution Started')

async def display():
    await asyncio.sleep(5)
    print('Welcome to Guru99 Tutorials')

asyncio.run(display())

Output:

Code Execution Started
Welcome to Guru99 Tutorials

Ограничение одновременного доступа к ресурсам

Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

class ActivePool(object):
    def __init__(self):
        super(ActivePool, self).__init__()
        self.active = []
        self.lock = threading.Lock()
    def makeActive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.append(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)
    def makeInactive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.remove(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)

def worker(s, pool):
    logging.debug('Waiting to join the pool')
    with s:
        name = threading.currentThread().getName()
        pool.makeActive(name)
        time.sleep(0.1)
        pool.makeInactive(name)

pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
    t.start()

В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.

$ python threading_semaphore.py

2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []

Счетчик производительности

Для измерения производительности важно иметь таймеры monotonic с высокой точностью. Определение наилучшего источника данных синхронизации требует наличия информации о платформе, которую Python предоставляет в perf_counter():

time_perf_counter.py
import hashlib
import time
# Data to use to calculate md5 checksums
data = open(__file__, 'rb').read()
loop_start = time.perf_counter()
for i in range(5):
    iter_start = time.perf_counter()
    h = hashlib.sha1()
    for i in range(300000):
        h.update(data)
    cksum = h.digest()
    now = time.perf_counter()
    loop_elapsed = now - loop_start
    iter_elapsed = now - iter_start
    print(time.ctime(), ': {:0.3f} {:0.3f}'.format(
        iter_elapsed, loop_elapsed))

Как и в случае с функцией Python time monotonic(), эпоха для perf_counter() не определяется. Значения предназначены для сравнения и вычисления, а не в качестве абсолютных значений:

$ python3 time_perf_counter.py
Sun Aug 14 14:10:40 2016 : 0.487 0.487
Sun Aug 14 14:10:41 2016 : 0.485 0.973
Sun Aug 14 14:10:41 2016 : 0.494 1.466
Sun Aug 14 14:10:42 2016 : 0.487 1.953
Sun Aug 14 14:10:42 2016 : 0.480 2.434

Waiting in a Multi-Threaded Environment

If you’re having multiple threads in your program, you can still use the same logic via to make a particular thread wait for a specific time in Python

Here is an example, which spawns 3 threads, and makes them sleep for a second alternatively, while the other threads keep printing numbers from 1.

We’ll use the module and use the to pool and execute threads, while fetching the results using .

The basic structure of spawning and fetching using threads is as follows:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

# The threads will call this function
def callback():
    pass

with ThreadPoolExecutor() as thread_executor:
    # Await all results
    await_results = 
    # Fetch them!
    for f in as_completed():
        print(f.result())

Now, let’s write the code for our main program.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

# Global Variable for the Thread ID Number
tid = 0
# Spawn 4 threads
NUM_THREADS = 4

def func(arg):
    time.sleep(1)
    return arg * arg

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor() as thread_executor:
        start_time = time.time()
        # Going to spawn threads
        tid += NUM_THREADS
        # Await all results
        await_results = 
        for f in as_completed():
            print(f.result())
        end_time = time.time()
        print(f"Total Time taken for {NUM_THREADS} threads: {end_time - start_time}")

Output

1
4
9
16
Total Time taken for 4 threads: 1.0037879943847656

As you can see, we spawned 4 threads, who all waited for 1 second before giving the result of the function. This is very close to 1 second, so our output makes sense!

Using threading.Timer() to schedule function calls

However, if you want a particular function to wait for a specific time in Python, we can use the method from the module.

We’ll show a simple example, which schedules a function call every 5 seconds.

from threading import Timer
import time

def func(a, b):
    print("Called function")
    return a * b

# Schedule a timer for 5 seconds
# We pass arguments 3 and 4
t = Timer(5.0, func, )

start_time = time.time()

# Start the timer
t.start()

end_time = time.time()

if end_time - start_time < 5.0:
    print("Timer will wait for sometime before calling the function")
else:
    print("5 seconds already passed. Timer finished calling func()")

Output

Timer will wait for sometime before calling the function
Called function

Here, the main program came to the last line before 5 seconds were up, so Timer makes the program wait until it calls .

After calling , it terminates the program, since there is nothing else to run.

Also notice that the return value of the function cannot be used by the main program.

Hopefully, this gave you some more ideas about scheduling and waiting for intervals.

Daemon потоки non-daemon

До этого момента примеры программ ожидали, пока все потоки не завершат свою работу. Иногда программы порождают такой поток, как демон. Он работает, не блокируя завершение основной программы.

Использование демона полезно, если не удается прервать поток или завершить его в середине работы, не потеряв и не повредив при этом данные.

Чтобы пометить поток как demon, вызовите метод setDaemon() с логическим аргументом. По умолчанию потоки не являются «демонами», поэтому передача в качестве аргумента значения True включает режим demon.

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

Обратите внимание, что в выводимых данных отсутствует сообщение «Exiting» от потока-демона. Все потоки, не являющиеся «демонами» (включая основной поток), завершают работу до того, как поток-демон выйдет из двухсекундного сна

$ python threading_daemon.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting

Чтобы дождаться завершения работы потока-демона, используйте метод join().

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join()
t.join()

Метод join() позволяет demon вывести сообщение «Exiting».

$ python threading_daemon_join.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
(daemon    ) Exiting

Также можно передать аргумент задержки (количество секунд, в течение которых поток будет неактивным).

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join(1)
print 'd.isAlive()', d.isAlive()
t.join()

Истекшее время ожидания меньше, чем время, в течение которого поток-демон спит. Поэтому поток все еще «жив» после того, как метод join() продолжит свою работу.

$ python threading_daemon_join_timeout.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
d.isAlive() True

Example: Using sleep() function in Python

Follow the steps given below to add sleep() in your python script.

Step 1:

import time

Step 2: Add time.sleep()

The number 5 given as input to sleep(), is the number of seconds you want the code execution to halt when it is executed.

time.sleep(5)

Here is a working code along with messages inside print(), to show the delay of message display on the terminal when executed.

import time
print("Welcome to guru99 Python Tutorials")
time.sleep(5)
print("This message will be printed after a wait of 5 seconds")

Output:

Welcome to guru99 Python Tutorials
This message will be printed after a wait of 5 seconds

Другие Модули Таймера Python

Python содержит тысячи модулей и миллионы фрагментов кода. Мы всегда можем использовать модули с открытым исходным кодом для использования таймеров python. Github-это самое большое место для поиска таких модулей. Давайте сразу перейдем к этим модулям –

1. term down: Продвинутый таймер python, созданный с использованием различных символов ASCII. Используя этот скрипт, вы можете создать простой таймер обратного отсчета в вашем терминале и выполнить команду в конце. Самое главное, что он имеет поддержку голосового обратного отсчета.
2. MobTimer.Python: Таймер на основе графического интерфейса, созданный на python. Этот скрипт создает полноэкранные таймеры с несколькими опциями. Наряду с этим, вы можете запускать несколько раз на вашем экране одновременно с помощью этой программы.
3. timer: Это самый простой таймер на основе графического интерфейса, созданный на python (Tkinter). Такие функции, как несколько таймеров, меток и многопоточность, делают его более жизнеспособным по сравнению с другими программами.
4. code timing: Этот класс таймера записывает все ваши прошлые времена выполнения для определенного именованного процесса. Вы можете проверить минимальное время, максимальное время, среднее время и среднее время для конкретного процесса вместе с записями. Этот модуль можно использовать несколькими способами, а именно как контекстный менеджер и как декоратор.
5. cTimer: crime-это таймер с точностью до наносекунды в python. Этот модуль использует API языка c для точной записи времени. Если вы ищете хардкорные модули точной записи времени, то это самый лучший вариант. (Примечание: В последних обновлениях python модуль time добавлен с функциями записи времени в наносекундах)

Работа с часовыми поясами

Выбор функции для определения текущего времени зависит от того, установлен ли часовой пояс программой или системой. Изменение часового пояса не изменяет фактическое время — только способ его представления.

Чтобы изменить часовой пояс, установите переменную среды TZ, затем вызовите tzset(). Часовой пояс можно указать с различными данными, вплоть до времени начала и завершения периода так называемого «летнего» времени. Проще всего использовать название часового пояса, но базовые библиотеки получают и другую информацию.

Приведенная ниже программа без  time sleep python, и задает несколько разных значений для часового пояса и показывает, как изменения влияют на другие настройки в модуле времени:

time_timezone.py
import time
import os
def show_zone_info():
    print('  TZ    :', os.environ.get('TZ', '(not set)'))
    print('  tzname:', time.tzname)
    print('  Zone  : {} ({})'.format(
        time.timezone, (time.timezone / 3600)))
    print('  DST   :', time.daylight)
    print('  Time  :', time.ctime())
    print()
print('Default :')
show_zone_info()
ZONES = [
    'GMT',
    'Europe/Amsterdam',
]
for zone in ZONES:
    os.environ = zone
    time.tzset()
    print(zone, ':')
    show_zone_info()

Часовой пояс по умолчанию для системы, используемой в примерах — US / Eastern. Другие зоны в примере, который позволяет реализовать  модуль time Python изменяют значение tzname, продолжительности светового дня и значение смещения часового пояса:

$ python3 time_timezone.py
Default :
  TZ    : (not set)
  tzname: ('EST', 'EDT')
  Zone  : 18000 (5.0)
  DST   : 1
  Time  : Sun Aug 14 14:10:42 2016
GMT :
  TZ    : GMT
  tzname: ('GMT', 'GMT')
  Zone  : 0 (0.0)
  DST   : 0
  Time  : Sun Aug 14 18:10:42 2016
Europe/Amsterdam :
  TZ    : Europe/Amsterdam
  tzname: ('CET', 'CEST')
  Zone  : -3600 (-1.0)
  DST   : 1
  Time  : Sun Aug 14 20:10:42 2016

Sleep cycle

The sleep cycle is a natural internal system in humans. It is a combination of external conditions, such as light, personal behaviors, and lifestyle choices, and internal conditions, such as brain wave patterns and genetics.

A normal sleep cycle occurs in two distinct states: rapid eye movement (REM) sleep and nonrapid eye movement (NREM) sleep. The body moves between these states a few times a night.

The body cycles through these stages roughly every 90 minutes. Over more cycles, the NREM stages get lighter, and the REM stages get longer.

Ideally, the body will pass through four to five of these cycles each night. Waking up at the end of the cycle, when sleep is lightest, may be best to help the person wake feeling more rested and ready to start the day.

An alarm going off when a person is in one of the deeper stages of sleep may lead to grogginess or difficulty waking up.

Again, these stages vary from person to person, meaning that no single timing for sleep is right for everyone. Paying attention to how they feel in the morning and noting how many hours of sleep they got may help a person identify their sleep cycle and determine how much sleep they need.

How to Fall Asleep Fast

Develop a “power down” ritual before bed. The light from computer screens, televisions, and phones can hinder the production of melatonin, which means your body isn’t preparing the hormones it needs to enter the sleep phase. Specifically, it is the blue wavelength of light that seems to decrease melatonin production. Developing a “power down” routine where you shut off all electronics an hour or two before sleep can be a big help. Additionally, working late at night can keep your mind racing and your stress levels high, which also prevents the body from calming down for sleep. Turn off the screens and read a book instead. It’s the perfect way to learn something useful and power down before bed. (Another option is to download an app called f.lux, which reduces the brightness of your screen closer to bedtime.)

Use relaxation techniques. Researchers believe that at least 50 percent of insomnia cases are emotion or stress related. Find outlets to reduce your stress and you’ll often find that better sleep comes as a result. Proven methods include daily journaling, deep breathing exercises, meditation, exercise, and keeping a gratitude journal (write down something you are thankful for each day).

datetime.datetime

Объект datetime.datetime содержит всю информацию объектов datetime.date плюс datetime.time. Давайте приведем несколько примеров, для лучшего понимания разницы между этим объектом, и объектом datetime.date.

Python

import datetime

a = datetime.datetime(2017, 3, 5)
print(a) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 0, 0)

b = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(b) # datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)

d = datetime.datetime(2017, 3, 5, 12, 30, 10)
print(d.year) # 2017
print(d.second) # 10
print(d.hour) # 12

Мы видим, что datetime.datetime принимает несколько дополнительных аргументов: год, месяц, день, час, минута и секунда. Это также позволяет вам указывать информацию о микросекундах и часовом поясе. При работе с базами данных, данные типы объектов будут использоваться достаточно часто. Большую часть вашей работы, вам нужно будет конвертировать форматы date или datetime Python в форматы SQL datetime или timestamp

Обратите внимание на то, что today совместно с datetime.datetime использует два разных метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today()
print(a) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 16, 54, 989663)

b = datetime.datetime.now()
print(b) # datetime.datetime(2017, 4, 5, 0, 17, 8, 24239)

Модуль datetime содержит другой метод, под названием strftime. Этот метод позволяет разработчику создавать строку, отображающую время в более понятной для человека форме. Существует целая таблица параметров форматирования, с которой рекомендуется ознакомиться в документации Python, в . Давайте взглянем на несколько примеров, показывающих всю полезность данного метода:

Python

import datetime

a = datetime.datetime.today().strftime(«%Y%m%d»)
print(a) # ‘20170405’

today = datetime.datetime.today()
print( today.strftime(«%m/%d/%Y») ) # ’04/05/2017′

print( today.strftime(«%Y-%m-%d-%H.%M.%S») ) # 2017-04-05-00.18.00

Первый пример – это скорее хитрость. В нем показано, как конвертировать сегодняшний объект datetime в строку, следующую за форматом YYYYMMDD (ГГГГММДД). Второй пример более наглядный.

В нем мы присваиваем объект datetime переменной под названием today и применяем два разных параметра форматирования строки. Первый параметр добавляет косые черточки между элементами datetime, а также перегруппировывает datetime, теперь он делится на месяц, день и год. В последнем примере мы создаем временную отметку, которая следует типичному формату: YYYY-MM-DD.HH.MM.SS. Если вам нужно указать год как двухзначный (“YY”), вы можете заменить %Y на %y.

Вызов sleep() с декораторами

В некоторых случаях нужно повторно запустить неудачно выполненную в первый раз функцию. Зачастую это происходит, когда требуется повторить загрузку файла ввиду ранней перегрузки сервера. Как правило, никто не хочет делать частые запросы на серверы, поэтому добавление в Python вызова между каждым запросом предпочтительно.

Другим возможным случаем использования является необходимость проверки состояния пользовательского интерфейса во время автоматического теста. В зависимости от компьютера, на котором запускается тест, пользовательский интерфейс может грузиться быстрее или медленнее обычного. Это может изменить отображаемое на экране во время проверки программой чего-то.

В данном случае можно указать программе, чтобы та погрузилась в сон на мгновенье и затем проверить все опять через несколько секунд. Это может означать разницу между прохождением или провалом теста.

Для добавления системного вызова в Python можно использовать декоратор в каждом из данных случаев. Разберем следующий пример:

Python

import time
import urllib.request
import urllib.error

def sleep(timeout, retry=3):
def the_real_decorator(function):
def wrapper(*args, **kwargs):
retries = 0
while retries < retry:
try:
value = function(*args, **kwargs)
if value is None:
return
except:
print(f’Сон на {timeout} секунд’)
time.sleep(timeout)
retries += 1
return wrapper
return the_real_decorator

является вашим декоратором. Он принимает значение и количество раз для повтора , что по умолчанию равняется 3. Внутри есть другая функция, , которая принимает декорируемую функцию.

В конечном итоге самая внутренняя функция принимает аргументы и ключевые слова, которые вы передаете декорируемой функции. Здесь все и происходит! Используется , чтобы повторить вызов функции. Если возникла ошибка, вызывается , увеличивается счетчик попыток и повторяется попытка запуска функции.

Теперь переписывается   для использования нового декоратора:

Python

@sleep(3)
def uptime_bot(url):
try:
conn = urllib.request.urlopen(url)
except urllib.error.HTTPError as e:
# Отправка admin / log
print(f’HTTPError: {e.code} для {url}’)
# Повторное поднятие ошибки исключения для декоратора
raise urllib.error.HTTPError
except urllib.error.URLError as e:
# Отправка admin / log
print(f’URLError: {e.code} для {url}’)
# Повторное поднятие ошибки исключения для декоратора
raise urllib.error.URLError
else:
# Сайт поднят
print(f'{url} поднят’)

if __name__ == ‘__main__’:
url = ‘http://www.google.com/py’
uptime_bot(url)

Здесь вы декорируете с помощью в 3 секунды. Вы также удалили оригинальный цикл и старый вызов . Декоратор теперь позаботится об этом.

Другое изменение состоит в добавлении внутри блоков, отвечающих за обработку исключений. Это нужно для правильной работы декоратора. Можно также написать декоратор, чтобы он отвечал за ошибки, однако ввиду того, что исключения касаются только , может быть лучше сохранить декоратор в текущем состоянии. В таком случае он будет работать c более широким ассортиментом функций.

Декоратору можно добавить несколько улучшений. Если число попыток заканчивается, и он по-прежнему проваливается, тогда можно сделать так, чтобы он повторно вызвал последнюю ошибку. Декоратор подождет 3 секунды после последней неудачи, что не всегда нужно. Можете попробовать поэкспериментировать самостоятельно.