还是不起作用,帮我分析下这段代码:def get_out_ip(): """ 获取 外网ip :return: """ i = 0 while i < 2: try: ip = requests.get('https://checkip.amazonaws.com', timeout=3) if ip.status_code == 200: ip = ip.text.strip() return ip except requests.exceptions.ConnectionError as e: i += 1 print('未联网', e) except requests.exceptions.RequestException as e: i += 1 print('请求失败', e) return None
时间: 2024-02-10 12:34:25 浏览: 26
这段代码的作用是获取外网 IP 地址,使用的是 requests 库发送 GET 请求。在请求中设置了 timeout 参数为 3 秒,即如果请求超过 3 秒仍然没有得到响应,则会抛出 `requests.exceptions.Timeout` 异常。
如果你发现 timeout 参数设置不起作用,可以尝试以下几个方面:
1. 检查网络连接是否正常。如果网络连接不稳定,可能会导致请求超时或者无法连接到目标服务器。
2. 尝试使用其他的请求方式,例如使用 urllib 库发送请求,或者使用其他的 HTTP 客户端进行测试,看看是否仍然存在 timeout 参数不起作用的问题。
3. 尝试更改 timeout 参数的数值,例如将 timeout 参数调整为 10 秒,看是否能够得到预期的效果。
4. 检查 requests 库的版本是否过低或者存在一些 bug,如果有,则可以尝试升级 requests 库的版本或者使用其他类似的库进行请求。
另外,这段代码中使用了一个循环来尝试多次请求,如果请求失败或者超时,则会重试一次。你可以根据实际情况来调整循环次数和重试间隔时间,以达到更好的效果。
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def get_lr(optimizer): for param_group in optimizer.param_groups: return param_group['lr']
这段代码用于获取优化器的学习率(learning rate)。
首先,通过 `optimizer.param_groups` 遍历化器中的参数组。一个优化器可以有多个参数组,每个参数组可以有不同的学习率。
然后,对于每个参数组,通过 `param_group['lr']` 获取该参数组的学习率,并使用 `return` 将学习率返回。
由于该代码使用了 `return` 语句,它只会返回第一个参数组的学习率,并且不会继续遍历后面的参数组。
因此,这段代码的作用是获取优化器中第一个参数组的学习率,并将其返回。可以在训练过程中使用该函数来监控学习率的变化。
def get_lr(optimizer): for param_group in optimizer.param_groups: return param_group['lr']什么意思
这段代码定义了一个名为`get_lr`的函数,该函数接受一个优化器(optimizer)作为参数。函数的作用是获取优化器中当前学习率(learning rate)的值。
在函数中,通过遍历`optimizer.param_groups`,可以获取优化器中所有参数组(param_group)。每个参数组是一个字典,其中包含了该参数组的相关信息,包括学习率。在这段代码中,使用`param_group['lr']`来访问参数组字典中的学习率值,并通过`return`语句将其返回。
因此,调用`get_lr(optimizer)`函数将返回优化器中当前使用的学习率值。