if isinstance(e, socket.timeout):
时间: 2023-12-16 19:03:18 浏览: 31
This is a Python code snippet that checks if the variable 'e' is an instance of the 'socket.timeout' class.
In other words, it checks if the error that occurred is a timeout error in a network connection. The 'socket' module in Python is used to create network sockets, and the 'timeout' class is used to set a timeout period for a socket operation. If the operation takes longer than the specified timeout, a timeout error is raised.
So, this code snippet is useful for handling timeout errors in network connections in a Python program.
相关问题
帮我解释一下这段python代码 代码:class ImpalaJsonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self,o): if o is None: return "" if isinstance(o,datetime): return str(o) if isinstance(o, date): return str(o) if isinstance(o, decimal.Decimal): return str(o) if isinstance(o,struct_time): return datetime.fromtimestamp(mktime(o)) return super(ImpalaJsonEncoder,self).default(o) resJson = json.dumps(queryRes,cls=ImpalaJsonEncoder)
这是一段 Python 代码,其中定义了一个名为 ImpalaJsonEncoder 的类,该类是从 json.JSONEncoder 继承而来的。它的主要目的是为了把一些数据类型转换成 JSON 格式。对象 o 可能是时间 datetime、日期 date、小数 decimal.Decimal 或结构体 struct_time 的实例之一,它们都需要被转换成字符串形式。如果对象 o 为空,则默认返回一个空字符串。最后,用 json.dumps() 函数将一个名为 queryRes 的对象转换成 JSON 格式,解析出的结果保存在变量 resJson 中。
def get_coco_api_from_dataset(dataset): for _ in range(10): if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): break if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset): dataset = dataset.dataset if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection): return dataset.coco return convert_to_coco_api(dataset)
这是一个获取与COCO API兼容的接口对象的函数`get_coco_api_from_dataset()`的定义。
函数首先使用一个循环来尝试将数据集对象转换为`CocoDetection`类型或其子集类型。这个循环最多运行10次,目的是确保获取到的数据集对象是`CocoDetection`类型或其子集类型。
在每次循环中,函数会检查数据集对象是否是`CocoDetection`类型。如果是,则跳出循环。如果不是,函数会进一步检查数据集对象是否是`Subset`类型的子集对象,并将其更新为子集的父数据集。
最终,函数会再次检查数据集对象是否是`CocoDetection`类型。如果是,则返回数据集对象的`coco`属性,即与COCO API兼容的接口对象。如果不是,则调用`convert_to_coco_api()`函数将数据集对象转换为与COCO API兼容的接口对象,并返回该对象。
以下是一个可能的实现:
```python
def get_coco_api_from_dataset(dataset):
for _ in range(10):
if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
break
if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset):
dataset = dataset.dataset
if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
return dataset.coco
return convert_to_coco_api(dataset)
```
这个函数的目的是获取一个与COCO API兼容的接口对象,以便后续使用COCO API进行数据集相关的操作。
如果还有其他问题,请随时提问。
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