python 运行超时跳过循环

在Python中，如果你想要在某个循环运行过程中遇到超时时跳过剩余的部分并继续后续代码，可以使用`try-except`结构结合`signal`模块。`signal`模块允许你在程序接收到特定信号（如`SIGALRM`表示定时器超时）时处理异常。

下面是一个简单的示例：

import signal

def timeout_handler(signum, frame):
    print("Timeout occurred.")
    # 在这里你可以选择跳过循环或者其他操作
    break

# 设置超时时间，单位通常是秒
signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
signal.alarm(5)  # 设定5秒超时

for i in range(10):  # 循环操作
    # 这里是你的循环体
    # 如果超过5秒，timeout_handler函数会被触发
    signal.alarm(0)  # 每次循环结束后重置信号以便下次检查

在这个例子中，如果循环耗时超过5秒，就会触发`timeout_handler`函数，并跳出循环。记得要在每次循环结束后调用`signal.alarm(0)`来重置计时器，否则下一次循环可能会立即结束。

相关问题

Python 爬虫怎么写

### 回答1：
Python 爬虫是指使用 Python 语言编写的程序，用于从网站或其他在线资源中提取数据。

写 Python 爬虫的步骤如下：

1. 导入所需的库，例如 requests 库用于发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库用于解析 HTML/XML 文档。

2. 设定要爬取的网站 URL。

3. 发送 HTTP 请求到所设定的 URL，并获取响应。

4. 对响应内容进行解析，提取所需的数据。

5. 对提取到的数据进行处理，例如存储到本地文件或数据库中。

下面是一个简单的 Python 爬虫的示例代码，爬取网站首页的 HTML 内容：

import requests

URL = "http://www.example.com"
response = requests.get(URL)
html_content = response.text
print(html_content)

此示例代码使用 requests 库发送 HTTP GET 请求到所设定的 URL，并将响应内容保存到变量 `html_content` 中。

注意：在写 Python 爬虫时，要遵守网站的机器人协议（robots.txt），并尽可能不要给网站带来额外负载。

### 回答2：
Python爬虫是一种用于自动从互联网上获取信息的程序。以下是编写Python爬虫的基本步骤：

1. 导入所需的模块：使用Python的requests库发送HTTP请求，用于获取网页内容；使用BeautifulSoup库解析HTML网页，提取信息。

2. 发送HTTP请求：使用requests库的get()或post()方法发送HTTP请求，并传入目标网页的URL。

3. 获取网页内容：通过访问response对象的text属性，获取网页的HTML内容。

4. 解析HTML内容：使用BeautifulSoup库的构造函数创建BeautifulSoup对象，并指定解析器（如lxml或html.parser）。然后使用对象的find()或find_all()方法，根据HTML标签、class或id等信息，提取所需的内容。

5. 处理提取的数据：对于提取的数据可以进行各种处理，如清理、过滤、整理等。

6. 存储数据：将处理后的数据存储到文件、数据库等。

7. 循环爬取：如果需要爬取多个网页，可以使用循环结构，在每次循环中更改URL，继续发送请求和处理数据的步骤。

8. 添加异常处理机制：在爬虫过程中可能会遇到网络错误、连接超时等异常情况，需要添加相应的异常处理机制，避免程序崩溃。

9. 设置延时和限制访问频率：为了避免对服务器造成过大的负担，可以设置适当的延时和访问频率限制，以免被封IP或导致服务器崩溃。

10. 遵守网站规则：在编写爬虫时，需要遵守每个网站的规则和条款，不要过度访问、跳过机器人验证或违反网站的访问限制。

总结起来，编写Python爬虫需要学习和使用requests和BeautifulSoup等库来发送HTTP请求、解析HTML网页、提取信息，并进行数据处理和存储。同时，需要处理异常情况、设置延时和限制访问频率，同时遵守网站规则。

新建的思源楼高达200层，构成了交大新的地标。楼里面有一部可以通达所有楼层的电梯，每上一层楼需要uu秒钟，下一层楼需要dd秒，每个楼层会停ss秒。目前电梯在第N(1 \le N \le 200)N(1≤N≤200)层的地面上。若某个楼层没有上下需求，则电梯运行中会跳过该楼层。电梯沿某个方向运行到该方向最后一个需要上下人的楼层后，若下方或上方没有请求但另一方方向有用梯需求，则转向运行。若电梯不需要上下运行，则会忽略该请求。 现有若干个楼层需要上下人，则满足这些请求最少需要耗费多长时间(包括最后的停留时间)？ 注：电梯在向上或向下时，不会载前往相反方向的人。

这是一个经典的电梯调度问题，可以使用扫描线算法来解决。

首先，我们需要将所有请求按照楼层从小到大排序。然后，我们使用一个变量来记录电梯当前所在的楼层，一个变量来记录电梯当前的运行方向（向上或向下），以及一个队列来记录当前需要上下人的楼层。

我们从第一个请求开始，如果该请求的楼层在电梯当前楼层的上方，则电梯应该向上运行，否则应该向下运行。在电梯运行过程中，我们将所有在当前楼层需要上下人的请求加入队列中，并且将当前楼层从请求列表中删除。

如果电梯到达了队列中的某个楼层，则停下来等待一段时间。如果此时电梯需要转向，则将当前方向取反。然后，我们将队列中所有在电梯当前楼层需要上下人的请求删除，并将当前楼层加入请求列表中。

当所有请求都处理完毕时，我们需要将电梯返回到地面层，并将最后的停留时间加入总时间中。最终的总时间即为所求。

具体实现时，可以使用一个循环来模拟电梯的运行过程，直到所有请求都处理完毕。在循环中，我们先处理当前方向上的所有请求，然后判断是否需要转向。如果需要转向，则将当前方向取反，并处理另一个方向上的所有请求。如果没有请求需要处理，则将电梯返回到地面层并结束循环。

以下是一个 Python 实现的示例代码：

n, u, d, s = map(int, input().split())  # n: 总楼层数，u: 上升时间，d: 下降时间，s: 停留时间
req = list(map(int, input().split()))  # 所有请求的楼层号

cur_floor = 1  # 当前电梯所在楼层
cur_dir = 1  # 当前电梯的运行方向，1 表示向上，-1 表示向下
wait_time = s  # 当前需要等待的时间
wait_req = []  # 当前需要上下人的楼层

while req:
    # 处理当前方向上的所有请求
    i = 0
    while i < len(req) and req[i] * cur_dir > cur_floor * cur_dir:
        wait_req.append(req[i])
        i += 1
    req = req[i:]

    if not wait_req:
        # 如果当前没有需要上下人的楼层，则判断是否需要转向
        if not req:
            # 如果没有请求需要处理，则将电梯返回到地面层并结束循环
            wait_time += cur_floor * d
            break
        elif req[0] > cur_floor:
            cur_dir = 1
        else:
            cur_dir = -1

    # 运行电梯到下一个需要停靠的楼层
    next_floor = min(wait_req) if cur_dir == 1 else max(wait_req)
    travel_time = abs(next_floor - cur_floor) * (u if cur_dir == 1 else d)
    wait_time += travel_time
    cur_floor = next_floor
    wait_req = [r for r in wait_req if r != cur_floor]
    wait_time += s

print(wait_time)

注意，由于 Python 的输入输出较慢，上述代码在处理大数据时可能会超时。如果需要提高效率，可以考虑使用快速输入输出方法。