python实现ping的方法
本文实例讲述了python实现ping的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import os, sys, socket, struct, select, time # From /usr/include/linux/icmp.h; your milage may vary. ICMP_ECHO_REQUEST = 8 # Seems to be the same on Solaris. def checksum(source_string): """ I'm not too confident that this is right but testing seems to suggest that it gives the same answers as in_cksum in ping.c """ sum = 0 countTo = (len(source_string)/2)*2 count = 0 while count<countTo: thisVal = ord(source_string[count + 1])*256 + ord(source_string[count]) sum = sum + thisVal sum = sum & 0xffffffff # Necessary? count = count + 2 if countTo<len(source_string): sum = sum + ord(source_string[len(source_string) - 1]) sum = sum & 0xffffffff # Necessary? sum = (sum >> 16) + (sum & 0xffff) sum = sum + (sum >> 16) answer = ~sum answer = answer & 0xffff # Swap bytes. Bugger me if I know why. answer = answer >> 8 | (answer << 8 & 0xff00) return answer def receive_one_ping(my_socket, ID, timeout): """ receive the ping from the socket. """ timeLeft = timeout while True: startedSelect = time.time() whatReady = select.select([my_socket], [], [], timeLeft) howLongInSelect = (time.time() - startedSelect) if whatReady[0] == []: # Timeout return timeReceived = time.time() recPacket, addr = my_socket.recvfrom(1024) icmpHeader = recPacket[20:28] type, code, checksum, packetID, sequence = struct.unpack( "bbHHh", icmpHeader ) if packetID == ID: bytesInDouble = struct.calcsize("d") timeSent = struct.unpack("d", recPacket[28:28 + bytesInDouble])[0] return timeReceived - timeSent timeLeft = timeLeft - howLongInSelect if timeLeft <= 0: return def send_one_ping(my_socket, dest_addr, ID): """ Send one ping to the given >dest_addr<. """ dest_addr = socket.gethostbyname(dest_addr) # Header is type (8), code (8), checksum (16), id (16), sequence (16) my_checksum = 0 # Make a dummy heder with a 0 checksum. header = struct.pack("bbHHh", ICMP_ECHO_REQUEST, 0, my_checksum, ID, 1) #压包 #a1 = struct.unpack("bbHHh",header) #my test bytesInDouble = struct.calcsize("d") data = (192 - bytesInDouble) * "Q" data = struct.pack("d", time.time()) + data # Calculate the checksum on the data and the dummy header. my_checksum = checksum(header + data) # Now that we have the right checksum, we put that in. It's just easier # to make up a new header than to stuff it into the dummy. header = struct.pack("bbHHh", ICMP_ECHO_REQUEST, 0, socket.htons(my_checksum), ID, 1) packet = header + data my_socket.sendto(packet, (dest_addr, 1)) # Don't know about the 1 def do_one(dest_addr, timeout): """ Returns either the delay (in seconds) or none on timeout. """ icmp = socket.getprotobyname("icmp") try: my_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_RAW, icmp) except socket.error, (errno, msg): if errno == 1: # Operation not permitted msg = msg + ( " - Note that ICMP messages can only be sent from processes" " running as root." ) raise socket.error(msg) raise # raise the original error my_ID = os.getpid() & 0xFFFF send_one_ping(my_socket, dest_addr, my_ID) delay = receive_one_ping(my_socket, my_ID, timeout) my_socket.close() return delay def verbose_ping(dest_addr, timeout = 2, count = 100): """ Send >count< ping to >dest_addr< with the given >timeout< and display the result. """ for i in xrange(count): print "ping %s..." % dest_addr, try: delay = do_one(dest_addr, timeout) except socket.gaierror, e: print "failed. (socket error: '%s')" % e[1] break if delay == None: print "failed. (timeout within %ssec.)" % timeout else: delay = delay * 1000 print "get ping in %0.4fms" % delay if __name__ == '__main__': verbose_ping("www.163.com",2,1)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.

Der Schlüssel zur Federkontrolle liegt darin, seine allmähliche Natur zu verstehen. PS selbst bietet nicht die Möglichkeit, die Gradientenkurve direkt zu steuern, aber Sie können den Radius und die Gradientenweichheit flexius durch mehrere Federn, Matching -Masken und feine Selektionen anpassen, um einen natürlichen Übergangseffekt zu erzielen.

MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

PS Federn ist ein Bildkantenschwärcheneffekt, der durch den gewichteten Durchschnitt der Pixel im Randbereich erreicht wird. Das Einstellen des Federradius kann den Grad der Unschärfe steuern und je größer der Wert ist, desto unscharfer ist er. Eine flexible Einstellung des Radius kann den Effekt entsprechend den Bildern und Bedürfnissen optimieren. Verwenden Sie beispielsweise einen kleineren Radius, um Details bei der Verarbeitung von Charakterfotos zu erhalten und einen größeren Radius zu verwenden, um ein dunstiges Gefühl bei der Verarbeitung von Kunst zu erzeugen. Es ist jedoch zu beachten, dass zu groß der Radius leicht an Kantendetails verlieren kann, und zu klein ist der Effekt nicht offensichtlich. Der Federneffekt wird von der Bildauflösung beeinflusst und muss anhand des Bildverständnisses und des Griffs von Effekten angepasst werden.

Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.

PS -Federn kann zu einem Verlust von Bilddetails, einer verringerten Farbsättigung und einem erhöhten Rauschen führen. Um den Aufprall zu verringern, wird empfohlen, einen kleineren Federradius zu verwenden, die Ebene und dann die Feder zu kopieren und die Bildqualität vor und nach der Federung vorsichtig zu vergleichen. Darüber hinaus ist die Federn für alle Fälle nicht geeignet, und manchmal sind Werkzeuge wie Masken besser zum Umgang mit Bildkanten geeignet.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

Es gibt Unterschiede in den beiden Hauptbildverarbeitungstechnologien: Federn und Unschärfen. Das Federn mildert hauptsächlich die harten Kanten des Bildes und erzeugt einen natürlichen Gradienteneffekt, indem die Transparenz oder Deckkraft geändert wird, die für Szenen wie Ausschnitte und Synthese geeignet ist. Blur verringert die Gesamtschärfe des Bildes und macht die Details weniger offensichtlich. Es wird oft verwendet, um eine dunstige künstlerische Konzeption zu erstellen, den Hintergrund zu verwischen oder Bildrauschen zu reduzieren.
