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超时机制。python中调用两个函数需要给函数设置超时机制,以防止它超时,这里可以用python的signal模块,signal模块可以实现程序内部的信号处理。
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是为了防止url不可访问,或者响应速度太慢而造成的时间浪费。
比如,你要爬取1000个网站,如果有100个需要30s才能返回数据,你等待他们返回的话就需要3000s了,如果你设置10s超时,那么就能知道最长需要多久1000个可以爬完。
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很简单,新建一个线程即可
import threading
def input_func( context ):
context[ 'data' ] = input( 'input:' )
context = { 'data' : 'default' }
t = threading.Thread( target = input_func ,args = ( context , ) )
t.start( )
t.join( 10 )#等待10秒
print( context )
在你的这个思路中,可以优化的主要就是几方面:
1:求因数可以仅算到n的平方根q为止,对于n,每有一个小于q的因数,就有一个对应的大于q的因数,两者之积为n。
2:在完数函数中已经完成了求因数的工作,不需要另做一次,直接在完数函数中拼装结果即可。
3:目前来说,已知的完全数都是偶数,因此,最后那行那里可以做num+=2优化,但数学上目前还没有证明不存在奇完全数,这种做法从理论上来说是不严谨的。
实际上,当一个数比较大的时候,做因数分解是一个很费时的工作,要找更大的完数,需要更好的因数分解的方式。比如先求出所有的质因数,在使用这些质因数的组合来寻找非质因数。因为质因数必然是在质数表中,而质数表可以建立一次然后重复使用,相对一个个的试商就快得多了。
如果要进一步优化以寻找更大的完全数,那么,就需要利用更多的关于完全数的规律了,比如,除6以外,其它的完全数都是9n+1,都是p^2*q……,这些优化在你这个框架下实现就比较麻烦。
总体来说,不解决因数分解的问题,主要就是上述三种优化了。