python網路檢測

⑴ python如何批量同時檢測網址可用性

多線程，目前的運行時間是由網路返回時間決定的，如果你訪問的網址不是來自一個網址，沒有並發訪問數限制，就可以用多線程來提高同時訪問的網址數，運行總時間就不是一個串聯關系了。不會的話網路一下學習一下就OK了。

⑵ 如何用Python實現實時的網路連接檢測

如果你用的socket包里的那些阻塞介面，當然寫個線程循環監測時間也沒啥，只不過記得在循環內加上個sleep，哪怕是1ms甚至1us的sleep都可以避免CPU被消耗干凈。

如果你所說的接收是死循環式里跑socket.recv，它會在recv里阻塞，按你的說法3分鍾一個心跳包，時間檢測就成了3分鍾一次，不太合適。

更好的辦法自然是通過epoll/poll之類的方式或者asyncio/twisted/tornado之類的非同步回調/協程加時間事件甚至是各種GUI框架的事件循環來啟動你的發送和接收。考慮到以後可能有多設備，顯然利用這些成型的玩意更合理。

⑶ Python 檢測一個網址是否為404不存在(網頁不存在)

你可以用Python獲取網頁的狀態碼，拿到狀態碼後面怎麼處理還不就由你了，見下面截圖。

第一種是用urllib模塊：
import urllib
status=urllib.urlopen("http://www..com").code
print status

第二種是用requests模塊：
import requests
code=requests.get("http://www..com").status_code
print code

⑷ 高大上的YOLOV3對象檢測演算法，使用python也可輕松實現

繼續我們的目標檢測演算法的分享，前期我們介紹了SSD目標檢測演算法的python實現以及Faster-RCNN目標檢測演算法的python實現以及yolo目標檢測演算法的darknet的window環境安裝，本期我們簡單介紹一下如何使用python來進行YOLOV3的對象檢測演算法

YOLOV3的基礎知識大家可以參考往期文章，本期重點介紹如何使用python來實現

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型來載入模型，需要注意的是CV的版本需要大於3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便後期圖片識別使用

10-12行：

初始化圖片顯示方框的顏色

2、載入圖片，進行圖片識別

輸入識別的圖片進行圖片識別，這部分代碼跟往期的SSD 以及RCNN目標檢測演算法類似

19-20行：輸入圖片，獲取圖片的長度與寬度

25-29行：計算圖片的blob值，輸入神經網路，進行前向反饋預測圖片

只不過net.forward裡面是ln， 神經網路的所有out層

3、遍歷所有的out層，獲取檢測圖片的label與置信度

遍歷out層，獲取檢測到的label值以及置信度，檢測到這里YOLOV3以及把所有的檢測計算完成，但是由於yolov3對重疊圖片或者靠的比較近的圖片檢測存在一定的問題，使用YOLOV3使用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

竟然把墨鏡識別了手機，體現了YOLOV3在重疊圖片識別的缺點

4、應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

56： 使用 非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界

58-59行：遍歷所有圖片

61-62行：提取檢測圖片的BOX

64-68行：顯示圖片信息

70-71行：顯示圖片

利用python來實現YOLOV3，與SSD 以及RCNN代碼有很多類似的地方，大家可以參考往期的文章進行對比學習，把代碼執行一遍

進行視頻識別的思路：從視頻中提取圖片，進行圖片識別，識別完成後，再把識別的結果實時體現在視頻中，這部分代碼結合前期的視頻識別，大家可以參考多進程視頻實時識別篇，因為沒有多進程，檢測速度很慢，視頻看著比較卡

1、初始化模型以及視頻流

2、從視頻中提取圖片，進行圖片的blob值計算，進行神經網路的預測

3、提取檢測到圖片的置信度以及ID值

4、 應用非最大值抑制來抑制弱的重疊邊界，顯示圖片

5、關閉資源，顯示圖片處理信息

每個目標檢測演算法都有自己的優缺點，個人感覺，在精度要求不是太高的情況下SSD檢測演算法可以實現較快的速度實現，畢竟精度差不多的情況下，我們希望速度越快越好

⑸ Python線上考試測試網路環境必須在家嗎

必須在家
線上考試」是通過網路進行考試的一種。 隨著網路的發展，考試的形式不局限於現場的實際考核，為了方便與節省時間、成本等，許多考核採用了線上發布，線上完成，線上考核，其形式也多種多樣，諸如採用APP，或者插件小程序等形式。
傳統考試從出題、組卷、印刷,到試卷的分發,答題、收卷,再到判卷,公布成績,統計分析考試結果整個過程都需要人工參與,周期長,工作量大,容易出錯,還要有適當的保密工作,使得整個學習考試成本較大。

⑹ python檢測網路是否有網

importos

exit_code=os.system('pingwww..com>con')
ifexit_code:
raiseException('connectfailed.')
print("網路異常")
else:
print("網路正常")

⑺ python中如何讓檢測網路的命令行窗口隱藏

If you use `os.system('ping xxx')` to test network connect,
you can try `os.popen('ping xxx')` instead.