python网络检测

⑴ python如何批量同时检测网址可用性

多线程，目前的运行时间是由网络返回时间决定的，如果你访问的网址不是来自一个网址，没有并发访问数限制，就可以用多线程来提高同时访问的网址数，运行总时间就不是一个串联关系了。不会的话网络一下学习一下就OK了。

⑵ 如何用Python实现实时的网络连接检测

如果你用的socket包里的那些阻塞接口，当然写个线程循环监测时间也没啥，只不过记得在循环内加上个sleep，哪怕是1ms甚至1us的sleep都可以避免CPU被消耗干净。

如果你所说的接收是死循环式里跑socket.recv，它会在recv里阻塞，按你的说法3分钟一个心跳包，时间检测就成了3分钟一次，不太合适。

更好的办法自然是通过epoll/poll之类的方式或者asyncio/twisted/tornado之类的异步回调/协程加时间事件甚至是各种GUI框架的事件循环来启动你的发送和接收。考虑到以后可能有多设备，显然利用这些成型的玩意更合理。

⑶ Python 检测一个网址是否为404不存在(网页不存在)

你可以用Python获取网页的状态码，拿到状态码后面怎么处理还不就由你了，见下面截图。

第一种是用urllib模块：
import urllib
status=urllib.urlopen("http://www..com").code
print status

第二种是用requests模块：
import requests
code=requests.get("http://www..com").status_code
print code

⑷ 高大上的YOLOV3对象检测算法，使用python也可轻松实现

继续我们的目标检测算法的分享，前期我们介绍了SSD目标检测算法的python实现以及Faster-RCNN目标检测算法的python实现以及yolo目标检测算法的darknet的window环境安装，本期我们简单介绍一下如何使用python来进行YOLOV3的对象检测算法

YOLOV3的基础知识大家可以参考往期文章，本期重点介绍如何使用python来实现

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型来加载模型，需要注意的是CV的版本需要大于3.4.2

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便后期图片识别使用

10-12行：

初始化图片显示方框的颜色

2、加载图片，进行图片识别

输入识别的图片进行图片识别，这部分代码跟往期的SSD 以及RCNN目标检测算法类似

19-20行：输入图片，获取图片的长度与宽度

25-29行：计算图片的blob值，输入神经网络，进行前向反馈预测图片

只不过net.forward里面是ln， 神经网络的所有out层

3、遍历所有的out层，获取检测图片的label与置信度

遍历out层，获取检测到的label值以及置信度，检测到这里YOLOV3以及把所有的检测计算完成，但是由于yolov3对重叠图片或者靠的比较近的图片检测存在一定的问题，使用YOLOV3使用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

竟然把墨镜识别了手机，体现了YOLOV3在重叠图片识别的缺点

4、应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示图片

56： 使用 非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

58-59行：遍历所有图片

61-62行：提取检测图片的BOX

64-68行：显示图片信息

70-71行：显示图片

利用python来实现YOLOV3，与SSD 以及RCNN代码有很多类似的地方，大家可以参考往期的文章进行对比学习，把代码执行一遍

进行视频识别的思路：从视频中提取图片，进行图片识别，识别完成后，再把识别的结果实时体现在视频中，这部分代码结合前期的视频识别，大家可以参考多进程视频实时识别篇，因为没有多进程，检测速度很慢，视频看着比较卡

1、初始化模型以及视频流

2、从视频中提取图片，进行图片的blob值计算，进行神经网络的预测

3、提取检测到图片的置信度以及ID值

4、 应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示图片

5、关闭资源，显示图片处理信息

每个目标检测算法都有自己的优缺点，个人感觉，在精度要求不是太高的情况下SSD检测算法可以实现较快的速度实现，毕竟精度差不多的情况下，我们希望速度越快越好

⑸ Python线上考试测试网络环境必须在家吗

必须在家
线上考试”是通过网络进行考试的一种。 随着网络的发展，考试的形式不局限于现场的实际考核，为了方便与节省时间、成本等，许多考核采用了线上发布，线上完成，线上考核，其形式也多种多样，诸如采用APP，或者插件小程序等形式。
传统考试从出题、组卷、印刷,到试卷的分发,答题、收卷,再到判卷,公布成绩,统计分析考试结果整个过程都需要人工参与,周期长,工作量大,容易出错,还要有适当的保密工作,使得整个学习考试成本较大。

⑹ python检测网络是否有网

importos

exit_code=os.system('pingwww..com>con')
ifexit_code:
raiseException('connectfailed.')
print("网络异常")
else:
print("网络正常")

⑺ python中如何让检测网络的命令行窗口隐藏

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