class InfoDisScanner(object): def __init__(self, timeout=600, args=None): self.START_TIME = time.time() self.TIME_OUT = timeout self.args = args self.LINKS_LIMIT = 100 # max number of Folders to scan self.full_scan = args.full_scan self._init_rules() self.url_queue = Queue() # all urls to scan self.urls_processed = set() # processed urls self.urls_enqueued = set() # entered queue urls self.lock = threading.Lock()

这是一个名为InfoDisScanner的类，它是一个信息扫描器。它有一个初始化方法`__init__`，接受两个参数：timeout（超时时间，默认为600秒）和args（其他参数）。在初始化方法中，它设置了一些属性，包括START_TIME（开始时间，使用time.time()获取当前时间）、TIME_OUT（超时时间）、args、LINKS_LIMIT（最大扫描文件夹数）、full_scan（是否进行完整扫描的标志）等。

它还有一个`_init_rules`方法，用于初始化规则。

该类还有一些属性，包括url_queue（用于存储待扫描的URL）、urls_processed（已处理的URL集合）、urls_enqueued（已添加到队列中的URL集合）和lock（线程锁）。

相关问题

编写一个类装饰器，用于计算被装饰函数的执行时间。 class MeasureTime: def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): start_time = time.time() result = self.func(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time = end_time - start_time print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.") return result

非常好的问题！你的问题提供了一个很好的示例，可以向其他人展示如何编写类装饰器。下面是一个示例代码，演示了如何使用类装饰器来测量函数的执行时间：

import time

class MeasureTime:
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        execution_time = end_time - start_time
        print(f"Method {self.func.__name__} executed in {execution_time:.4f} seconds.")
        return result

@MeasureTime
def my_function():
    time.sleep(1)

my_function()

在这个例子中，我们定义了一个名为`MeasureTime`的装饰器类，它采用一个函数作为其唯一参数。在`__call__`方法中，我们记录了函数执行的开始时间和结束时间，并计算了函数的执行时间。最后，我们打印出函数的名称和执行时间，并返回函数的结果。

在我们的示例中，我们使用`@MeasureTime`语法将`MeasureTime`类应用于`my_function`函数。这意味着当我们调用`my_function`时，实际上会调用`MeasureTime`的`__call__`方法，该方法会测量函数的执行时间并打印出结果。

希望这个示例可以帮助你理解类装饰器的工作原理！

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

这段代码存在两个问题：

1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化，而不是在另外一个函数中进行初始化。

2.在调用 `my_BiGRU` 类时，参数名称有误，应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。

改正后的代码如下所示：

class my_BiGRU(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
        super(my_BiGRU, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.output_size = output_size
        self.gru_dropout = gru_dropout
        
        self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
        
        self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
                                     output_size=capsule_out_features,
                                     hidden_size=self.hidden_size,
                                     num_layers=self.num_layers,
                                     gru_dropout=self.gru_dropout,
                                    )

注意：这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。