**在 Python 中“监听时间”的核心是建立触发机制：要么按固定间隔轮询当前时间，要么用事件驱动的计时器在目标时刻回调执行。**常见实现包括 time.sleep 轮询、threading.Timer、asyncio 的 call_at/call_later、信号定时器（SIGALRM）、以及任务调度器如 APScheduler、Cron 与 Celery Beat。**若需感知系统时间被手动或 NTP 同步调整的“跳变”，可对比墙钟（time.time）与单调时钟（time.monotonic）的漂移差值来判定。**根据精度、延迟、资源占用与跨平台性选择策略，并配合日志、监控与时区策略落地。

## 一、问题定义与常见场景
### 1. 何谓“监听时间”与典型需求
在 Python 语境中，“监听时间”通常指当达到某个时间点或时间间隔时自动触发任务，或在系统时钟发生跳变时能被动感知并处理。场景包括定时发送报表、周期性采集指标、超时控制、到点执行批处理、以及对 NTP 同步导致的时间回拨作出保护。**监听时间的本质是把抽象的时间条件转化为可执行的事件或回调：要么主动轮询时间戳，要么依赖事件循环和计时器的到期通知。**选择哪种方案与精度、延迟、负载、容器或操作系统约束密切相关，且要结合时区与夏令时处理，以避免调度偏差。

### 2. 基础组件与语言内置能力
Python 提供 time、datetime 两大时间模块，附加 sched（简单调度器）、threading.Timer（线程级计时器）与 asyncio（事件循环级定时回调）。**这些内置能力覆盖了从“每隔 N 秒轮询”到“在某一目标时间触发”的主流监听需求，且不依赖额外服务即可在单机运行。**不过，复杂的日历规则（如工作日提醒、复杂 Cron 表达式）、跨进程任务与高可用需求，则常需要 APScheduler、Celery Beat 或系统级 Cron。在容器与云环境下，还需考虑时钟源、时区文件与容器资源限制对监听策略的影响。

## 二、核心原理：墙钟、单调时钟与时区
### 1. 墙钟与单调时钟的区别
监听时间时要区分墙钟（Wall Clock）与单调时钟（Monotonic Clock）。墙钟通常由 time.time/datetime.now 提供，代表人类可读的日历时间，会受到用户手动调表与 NTP 校时的影响。**单调时钟（time.monotonic）只保证单调递增，用于测量间隔与超时，不受系统时间跳变影响。**因此，周期性间隔监听或超时控制应使用单调时钟；而到点执行（例如“每天 09:00”）则必须以墙钟为基准，并处理跳变带来的提前或延后。根据 Python 官方文档的建议（Python Software Foundation, 2024），单调时钟适合计时与性能测量，墙钟适合日历任务。

### 2. 时区、夏令时与 tzdata 的影响
到点执行需要时区与夏令时（DST）正确转换，比如“纽约时间每天 09:00”遇到 DST 切换时，实际 UTC 对应点会变化。**依赖标准库的 zoneinfo（Python 3.9+）或第三方 pytz，参考 IANA 时区数据库（IANA, 2024），可获取权威时区与 DST 规则。**监听策略中，先将目标本地时区时间转换为 UTC，再以 UTC 调度能减少歧义；如果必须使用本地时区，要在 DST 切换窗做冗余校验，比如在切换日增加一次校验轮询，或者使用支持复杂日历规则的调度器并开启跳变保护策略。

### 3. 感知时间跳变的思路
当系统时间被手动更改或 NTP 同步，墙钟会瞬间跳变。Python 并无“时钟变更”事件广播，但可间接检测：**每次任务循环记录上次的 wall_time 与 monotonic 值，计算本次间隔的墙钟差与单调差的偏离度（drift），若超过阈值，即判断发生了时间跳变。**随后采取策略，如重新计算下一触发点、写入警告日志或切换到 UTC 基准。该方法对跨平台通用，且能在异步与线程模型下实现，不依赖系统钩子，也避免误报。阈值需结合环境漂移与任务容忍度调优。

## 三、轮询与睡眠：最简单的时间监听
### 1. 基于 time.sleep 的固定间隔轮询
最直接方式是在循环中使用 time.sleep 间隔，然后检查是否达到目标时间或条件。**此策略实现简单、无额外依赖，适合低频定时任务与资源敏感环境；但存在唤醒延迟与累积误差，尤其当处理逻辑耗时不确定时。**为降低误差，可用单调时钟记录预期下次唤醒时刻，执行完任务后用剩余时间 sleep；对漂移敏感任务在每次唤醒后校准目标时间。CPU 占用主要受轮询频率影响，频率越高越耗资源；若监听粒度在秒级或分钟级，这种方式通常足以满足并保持工程可控。

### 2. 基于 sched 的轻量调度
标准库 sched 允许按时间点安排函数执行，底层仍以时间堆与 sleep 驱动。**它比纯手写轮询更结构化，可安排多个事件并按照优先级执行，但不具备复杂日历规则与持久化管理。**对于单进程内的小型监听需求，如在未来 10 分钟、30 分钟与 2 小时分别触发任务，sched 能以较低复杂度完成。缺点是无法跨进程或重启后恢复任务，也不提供并发执行控制。如果需要与线程或异步模型融合，需自行封装与串接，这在中小型脚本类应用中仍具实用价值。

### 3. 线程计时器 threading.Timer
threading.Timer 用独立线程在延迟后调用目标函数，适合一次性或周期性重建定时器的场景。**与主线程分离能避免阻塞，但需要注意线程安全、资源释放与异常处理；若周期性任务使用递归重建 Timer，必须防止漂移累积。**Timer 的延迟精度受 GIL 与系统调度影响，通常在毫秒到十毫秒级别足以应对普通业务。对于高并发监听需求，线程数量不可无限增长，应结合队列或线程池。若需与 I/O 密集任务搭配，可以将 Timer 仅作为触发器，实际处理由工作线程池执行，保证整体吞吐。

## 四、事件驱动：asyncio、信号与回调
### 1. asyncio 的 call_later/call_at
在异步应用中，asyncio 提供事件循环级的定时回调：call_later 以延时触发，call_at 以绝对时间（通常基于循环的内部时钟）触发。**此法与协程、任务队列天然融合，适合高并发网络服务的时间监听，如心跳、超时取消、定时推送。**若目标是人类日历时间点，仍需用墙钟计算下个触发 UTC 时间，然后映射为事件循环时刻。为抵抗系统时间跳变，循环中的定时器通常以单调时钟计量延迟，因此到点类任务应在唤醒时再次校准目标墙钟，以确保日历正确性。结合 asyncio.gather 与队列能实现批量监听与协调。

### 2. 信号与系统级定时器（类 Unix）
在类 Unix 环境，可用 signal.setitimer 或 SIGALRM 设置进程级定时信号，到期时在信号处理器中执行回调或设置标志。**信号定时器具备低开销与较高响应度，适合对进程内周期性心跳与超时的监听，但编程模型更为严格：信号处理器中不宜做阻塞或复杂逻辑，应把工作交回主循环。**跨平台性较差，Windows 支持的信号有限。若应用必须在 Linux 容器中运行且追求轻量与低延迟，此方案很实用。与 asyncio 联用时，可在信号处理器里唤醒事件循环或投递任务，形成事件驱动的整合。

### 3. 平台特性与第三方绑定
在 Windows 平台，可通过 pywin32 访问 WaitableTimer 进行高精度定时并以事件句柄通知；在 macOS 上可借助系统定时器与 RunLoop。**这类平台特性提供更贴近操作系统的时间监听能力，但对可移植性和团队熟悉度有要求，且需要额外依赖与权限。**若应用在多平台部署，建议统一在 Python 层用 asyncio 或 APScheduler 抽象定时逻辑，平台特性仅作为优化路径。在云与容器环境中，也需考虑宿主机时钟源、cgroup 限制与时区文件挂载，确保监听策略在部署拓扑中一致。

## 五、任务调度：APScheduler、Cron、Celery Beat
### 1. APScheduler 的编排能力
APScheduler 是 Python 生态常用的任务调度器，支持固定间隔、日期触发与 Cron 表达式等多策略，并可持久化到数据库，实现重启恢复。**它适合中型应用的时间监听与定时执行，能处理复杂日历规则与错过触发后的补偿策略，且与异步、线程池兼容。**在工程落地中，可将业务任务注册为 Job，配置并发限制、误触发保护与时区，必要时开启 UTC 存储以减少 DST 问题。若服务需要在多实例下实现分布式“仅一次”触发，则需配合锁或队列系统，或转向具备分布式调度的方案。

### 2. 系统 Cron 的稳健性与限制
Cron 在类 Unix 环境广泛使用，提供成熟稳定的到点执行机制，适合运维层面的脚本与批处理。**它的优势是与系统紧密集成、资源占用低、可靠性高，但难以与应用内部状态、日志与错误处理深度联动，也不直接提供跨平台支持。**对“监听时间”的需求，Cron 更像一个外部定时器：按分钟或小时级的粒度触发应用，应用内部再执行逻辑。若业务需要秒级触发或动态变更规则，Cron 的灵活性不足。结合 Cron 时，务必处理好时区与 DST，并将关键数据落到应用日志以便审计与回溯。

### 3. Celery Beat 与分布式定时
Celery Beat 提供分布式任务队列的定时触发功能，适合横向扩展与跨进程协作。**它将“监听时间”与任务分发结合，支持周期任务、动态变更与可靠队列，但需要消息中间件与额外运维投入。**在微服务环境中，当多个服务都需按时间触发任务时，Beat 能作为统一定时源，配合幂等处理、重试策略与可观察性工具提升可靠性。如果任务是 I/O 密集或需要水平扩展，这类分布式方案更能体现优势；反之，单机脚本或资源有限的容器中，APScheduler 或 asyncio 足以达成目标。

### 4. 与项目协作系统的集成
工程团队往往希望把“时间监听”与研发流程、任务跟踪结合。**在需要把到点触发与需求、缺陷、测试用例管理打通时，可在研发项目全流程管理系统中配置时间驱动的自动化规则，减少人工提醒与遗漏。**例如在某些场景下，使用类似 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的系统把定时执行的构建、报告汇总或巡检任务与项目迭代日程联动，既保留调度灵活性，又能统一记录与审计。此类集成通常以 Webhook、定时 API 调用或队列事件为桥梁，既满足合规，又形成可复用的工程资产。

## 六、高精度与低延迟：选择与优化
### 1. 精度、延迟与资源占用的权衡
监听时间的实现往往要在精度（触发与目标时刻的偏差）、延迟（唤醒到执行的耗时）与资源占用（CPU、内存、线程数）之间平衡。**轮询频率提升能降低延迟但增加 CPU 占用；事件驱动减少空转却依赖事件循环调度与回调排队；系统级定时器延迟小但跨平台性弱。**在业务层面，先明确触发容忍度：是允许数百毫秒误差还是必须毫秒级？再据此选型。对 I/O 密集任务，延迟常由外部系统决定，监听精度要求可放宽；对金融撮合类严格时序任务，则需加大对单调时钟与系统计时器的利用，并准备冗余校时策略。

### 2. 浮动延迟与抖动控制
在实际运行中，监听触发会出现抖动：系统负载、GC、上下文切换与磁盘抖动都会引入不确定性。**为控制抖动，可预热线程池、减少长时间阻塞、将 CPU 亲和与 I/O 优先级适度调优，并把重逻辑与回调解耦，缩短回调执行时间。**同时，使用单调时钟校准下一触发点，避免误差累积；对于严格的调度，可在唤醒后检查“当前墙钟是否仍在目标窗口”，若偏差超过容忍度则记入审计与补偿。这个策略在 APScheduler 与 asyncio 中均可应用，确保监听行为在复杂环境下仍可控。

### 3. 监控与可观察性
时间监听的可靠性离不开监控。**必须记录每次计划触发、实际触发与执行完成的时间戳，统计偏差分布与失败率，并对时间跳变与异常延迟设置告警。**同时，记录时区上下文与版本（tzdata 版本号）可帮助定位 DST 与规则变更造成的偏差。在容器化部署中，观测 NTP 同步事件与时钟源健康也很关键。参考行业实践，官方文档与运维准则建议对关键任务启用结构化日志与指标（Python Software Foundation, 2024），并与时区数据库更新保持关注（IANA, 2024），保障调度一致性。

## 七、工程化落地：日志、测试与协作
### 1. 并发模型与架构整合
实现监听时间要与应用并发模型对齐：同步脚本用轮询或 sched 足够，线程型服务用 Timer 与队列匹配，异步服务用 asyncio 定时器整合。**当需要跨进程或分布式触发，结合 APScheduler 的持久化或 Celery Beat 的队列机制更稳妥；外部调度（Cron）则适合系统级周期任务。**架构整合时，应统一时区策略（以 UTC 存储、按业务时区展示），并把调度器视为“时间事件源”，业务处理为“事件消费者”。遇到多实例部署，务必设计“单次触发”保证，如利用分布式锁或消息去重。

### 2. 单元测试与时间虚拟化
时间相关逻辑难以测试，建议引入时间虚拟化与依赖注入：**将“当前时间源”抽象为接口，在测试中用固定值或可控的“虚拟时钟”替代；对轮询与定时器逻辑，则以加速的事件循环或模拟 sleep 减少测试耗时。**此外，构造 DST 切换日、闰秒（若业务关注）与时区迁移的测试样例，确保监听策略在边界情况下仍稳定。对到点任务，要测试重启恢复与“错过触发”的补偿策略。在团队实践中，时间虚拟化能显著提升可维护性与可预测性，避免在 CI/CD 环境受系统时钟差异影响。

### 3. 日志审计与合规实践
可靠的日志审计是生产治理的核心。**为每次监听触发写入事件日志，包含计划时间、实际时间、偏差、时区信息与任务 ID；对跳变事件单独记录并告警；对外部调度器（Cron、Beat）需汇总外部触发的时间戳与处理结果。**这些记录不仅用于故障追踪，也服务于合规审计与 SLA 评估。若团队把定时触发与研发流程结合，可在项目协作系统如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 的工作项或迭代看板中生成关联记录，形成跨系统的全链路可见性，便于复盘与持续优化，同时满足审计与合规要求。

### 4. 团队协作与流程自动化
当时间监听牵涉跨团队与多系统，流程自动化尤为重要。**把调度事件与通知、审批、构建与发布任务串联，减少人工干预；将关键时间窗口纳入迭代节奏与发布策略，保证跨角色协同。**在实践中，可通过 Webhook 将监听触发推送到项目协作平台；若团队使用支持研发全流程的系统，如 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)，可将测试与发布的时间窗自动化联动，让监听事件成为流程的输入。此类软集成不替代调度器，但能把时间事件转化为协作资产，提高可追溯性与沟通效率。

## 方法对比与选型建议
### 时间监听方案定性定量对比
| 方案 | 精度（相对误差） | 平均延迟 | 资源占用 | 跨平台 | 复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 轮询+sleep | 中（受负载与频率影响） | 中（毫秒-秒级） | 中-高（频率高则升） | 高 | 低 | 简单脚本、低频任务 |
| threading.Timer | 中 | 低-中 | 中（线程增加） | 高 | 中 | 单机定时、轻量并发 |
| asyncio 定时器 | 中-高 | 低 | 低（事件驱动） | 高 | 中 | 异步服务、网络 I/O |
| 信号/SIGALRM | 高（类 Unix） | 低 | 低 | 低（平台相关） | 中 | 轻量心跳、超时控制 |
| APScheduler | 高（支持校准与持久化） | 低-中 | 中 | 高 | 中-高 | 复杂日历、应用内调度 |
| Cron | 高（系统级稳定） | 中 | 低 | 低（类 Unix） | 中 | 运维脚本、周期批处理 |
| Celery Beat | 高（分布式） | 中 | 中-高 | 高 | 高 | 跨进程队列、扩展性 |

综合来看，**对单机与应用内的时间监听，APScheduler 与 asyncio 是稳健选择；对系统级批处理，Cron 足够可靠；对分布式协作与水平扩展，Celery Beat 更具优势。**若需毫秒级响应与低延迟，可考虑平台特性或信号定时器；若仅需分钟级执行，轮询与 sleep 的简单策略足以达成。

## 实践指南：关键决策与落地步骤
### 1. 关键决策清单
落地前明确以下决策：**使用墙钟还是单调时钟作为触发基准；目标时区与 DST 策略；容忍的精度与延迟范围；是否需要重启恢复与分布式“仅一次”触发；日志与监控方案；以及与协作系统的集成方式。**这些决策共同决定监听架构与工具选型。对需要审计与合规的行业，建议以 UTC 存储、业务时区展示，并记录 tzdata 版本。对需容器化部署的团队，需评估宿主时钟源、NTP 同步策略与节点漂移，确保监听一致性。

### 2. 分步落地与校准
实施时分步推进：**先以最小可用的监听原型（轮询或 asyncio 定时器）验证逻辑与精度；再引入 APScheduler 持久化与复杂日历规则；最后结合监控与日志审计完善闭环。**在关键任务上线前，进行漂移与跳变演练：模拟 NTP 回拨、DST 切换与高负载场景，校准阈值与补偿策略。若团队需要将监听事件纳入迭代流程，可在项目协作平台配置 Webhook 或自动化规则，将触发、执行与结果汇总到统一视图，例如在 PingCode 的迭代看板中增加对应记录，确保跨角色透明与可追踪。

## 总结与未来趋势
### 面向未来的时间监听演进
Python 的时间监听会在三个方向演进：**更丰富的事件驱动模型（与异步生态合流）、更完善的跨时区与 DST 管理（依赖 tzdata 持续更新）、以及更紧密的工程化集成（与日志、审计、协作平台打通）。**官方文档与社区方案持续强化单调时钟与精度建议（Python Software Foundation, 2024），时区数据库亦不断完善（IANA, 2024）。在云原生环境下，统一调度与分布式一致性将更受重视；在团队层面，监听事件将成为流程自动化与可观察性的重要输入。选择合适的监听策略并落实工程化保障，是长期稳健运维的根基。

参考与资料来源
Python Software Foundation, 2024. Python 3 Documentation: time, datetime, asyncio, sched.
IANA, 2024. Time Zone Database (tzdata) and zoneinfo.

可以使用Python的schedule库或者APScheduler库来实现定时任务。这些库允许你设置具体的时间间隔或者具体时间点，在到达时间时自动执行指定函数。例如，schedule库可以通过简单的API设置每隔几秒、几分钟执行任务，而APScheduler支持更复杂的时间表达式和持久化功能。

使用Python的调度库实现定时任务

我想让Python程序在特定时间点执行某个函数，有什么方法可以实现吗？

如何在Python中实现定时任务？

Python本身没有内置的时间事件监听功能，一般采用轮询的方式，比如使用time模块不断检查当前时间是否达到目标时间。此外，可以结合线程或异步处理，让程序在后台监控时间，以非阻塞方式响应时间变化，也可以使用第三方调度框架实现更专业的监听与触发机制。

通过轮询或事件机制监听时间触发

我希望Python程序能够实时检测系统时间的变化或达到某个时间点后触发响应，应该怎么做？

Python如何实现监听系统时间变化？

最简单的方式是使用time模块的sleep函数，让程序暂停指定秒数。此外，threading模块提供定时器Timer，可以设定延时执行某个函数，支持异步执行，更适合在不中断主程序流的情况下延迟任务。这两种方法都方便实现延时和等待操作。

利用time.sleep和定时器管理延时

如果我想让程序暂停一段时间，或者在指定时间后继续执行，Python有哪些办法？

Python如何处理延时和等待操作？

PingCodeDocs

本文围绕“Python中如何监听时间”给出可落地的路径：可用轮询与sleep实现简单监听，用threading.Timer与asyncio在到期时回调执行；对复杂日历与跨进程需求采用APScheduler、Cron或Celery Beat；若需感知系统时间跳变，用墙钟与单调时钟的漂移差检测。以UTC存储、业务时区展示并关注tzdata更新，配合日志与监控形成审计闭环；在团队协作时通过Webhook与项目系统（如PingCode）整合，让时间事件成为流程自动化的输入。

python中如何监听时间

**要在Python中高效获取多个网页，关键在于依据场景选择合适的并发模型与库，并配合限速、重试与连接池策略。**对于少量页面与轻度采集，使用requests的会话复用即可满足；当目标是大量URL或需要更高吞吐，采用asyncio搭配aiohttp或httpx的异步并发能显著缩短总耗时；若涉及复杂页面渲染或登录态校验，可引入Playwright或Selenium，并在抓取架构中加入队列、去重与持久化，最终辅以监控与合规策略实现稳健的Python网页获取流程。

# Python获取多个网页的高效方法：同步、异步与并发实践指南

## 一、核心结论与快速上手

在实际业务中，Python获取多个网页的方案取决于URL规模、页面复杂度与网络环境。**总体结论是：少量请求用同步requests更简单可靠；上千URL建议采用asyncio+aiohttp/httpx；需要动态渲染则选Playwright或Selenium配合限速与重试。**此外，连接池（Session/Client）、断路器与指数退避、去重与URL规范化、持久化与监控是保证稳定性的基石。结合HTTP/2的多路复用与异步IO，可进一步降低延迟与提升吞吐（Cloudflare, 2023）。

下面给出两个快速上手示例，分别适用于小规模同步抓取与大规模异步抓取。同步requests示例简洁直观，适合验证接口与小批量页面；异步aiohttp示例则利用协程并发，大幅缩短总体等待时间，兼顾超时、重试与限速等工程要素。**从可维护性角度看，建议以“可配置的并发度+统一的错误处理+集中式日志”作为框架化起点。**在此基础上逐步引入数据校验、存储与监控，实现可靠的Python获取多个网页的完整链路。

```python
# 同步：requests获取多个网页（小规模）
import requests

urls = [
    "https://example.com",
    "https://httpbin.org/get",
    "https://www.python.org"
]

def fetch(url, session):
    try:
        resp = session.get(url, timeout=10)
        resp.raise_for_status()
        return url, resp.status_code, len(resp.text)
    except Exception as e:
        return url, None, f"error: {e}"

with requests.Session() as s:
    results = [fetch(u, s) for u in urls]
    for r in results:
        print(r)
```

对于高并发，需要采用Python的异步IO。以下示例基于asyncio与aiohttp，**通过Semaphore控制并发量、统一超时与重试策略，使“Python获取多个网页”的吞吐与稳定性显著提升**。该设计遵循事件循环与协程模型（Python Software Foundation, 2024），能有效降低线程切换开销。

```python
# 异步：aiohttp获取多个网页（大规模）
import asyncio
import aiohttp
import async_timeout

URLS = [f"https://httpbin.org/delay/1?i={i}" for i in range(200)]

async def fetch(session, url):
    for attempt in range(3):
        try:
            async with async_timeout.timeout(10):
                async with session.get(url) as resp:
                    text = await resp.text()
                    return url, resp.status, len(text)
        except Exception as e:
            if attempt == 2:
                return url, None, f"error: {e}"

async def worker(sem, session, url):
    async with sem:
        return await fetch(session, url)

async def main():
    conn = aiohttp.TCPConnector(limit=100, enable_cleanup_closed=True)
    timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=15)
    sem = asyncio.Semaphore(50)
    async with aiohttp.ClientSession(connector=conn, timeout=timeout) as session:
        tasks = [asyncio.create_task(worker(sem, session, u)) for u in URLS]
        for r in await asyncio.gather(*tasks):
            print(r)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

## 二、同步抓取与分页策略

同步抓取适合“Python获取多个网页”的小型项目与API拉取，比如每日批量下载几十到数百个页面。**requests的Session复用连接池与Keep-Alive，可显著降低TCP握手成本，稳定性与可读性也较优。**在同步模型下，建议对URL进行分批处理（batching），并通过分页参数与站点Sitemap合理生成URL清单。对于静态站点，Sitemap与归档页往往能覆盖全量URL；对于API分页，需结合limit/offset或cursor方案，确保完整与高效。

编写URL生成器时，应考虑去重、规范化与参数组合的空间。所谓规范化，指对URL进行统一小写、移除默认端口、排序查询参数、去除无意义片段等，以避免重复抓取。**分页策略可采用“逐页拉取+动态终止条件”，例如读取响应中的next链接或total_count字段，并在无更多数据时停止。**此外，合理控制请求节奏（如每秒请求数）与引入短暂sleep，有助于在同步场景下避免对目标站点造成压力。

在同步抓取中，重试与超时设置尤为关键。requests可结合urllib3的Retry进行幂等请求的自动重试，并为DNS、连接、读取分别设置超时。**指数退避（exponential backoff）能避免短时网络波动导致连续失败，提升“Python获取多个网页”的整体成功率。**对于非幂等请求（如POST写操作），需谨慎重试策略，避免重复提交。

```python
# requests + Retry + 超时配置
import requests
from urllib3.util import Retry
from requests.adapters import HTTPAdapter

retry = Retry(
    total=3,
    backoff_factor=0.5,
    status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
    allowed_methods=["GET", "HEAD", "OPTIONS"]
)

adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry, pool_connections=50, pool_maxsize=50)
session = requests.Session()
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)

def get(url):
    resp = session.get(url, timeout=(3.05, 10))  # (connect, read)
    resp.raise_for_status()
    return resp.text

# 分批抓取
urls = [f"https://example.com/page/{i}" for i in range(1, 201)]
for i in range(0, len(urls), 20):
    batch = urls[i:i+20]
    for u in batch:
        html = get(u)
        # 处理html...
```

## 三、异步并发：asyncio、aiohttp与httpx

当“Python获取多个网页”的规模提升至上千甚至上万URL时，异步并发是降低总时间的最有效路径。**asyncio在单线程内通过协程与事件循环管理大量网络等待，避免了传统多线程的上下文切换与锁竞争，适合IO密集型抓取任务。**与aiohttp或httpx搭配使用，往往能以数十到上百的并发度稳定运行（Python Software Foundation, 2024）。不过并发并非越大越好，需针对目标站的响应能力与网络带宽进行压测与动态调参。

在aiohttp中，建议显式设置TCPConnector的limit与DNS缓存，并用Semaphore对任务并发做“软限流”。同时统一设置ClientTimeout与局部async_timeout，保证超时处理清晰与可控。**对失败任务做分级重试：网络瞬断与5xx重试，4xx与业务逻辑错误则记录并跳过。**另外，响应校验（如检查Content-Type与长度）可在协程内就地完成，以提升数据质量与减少后续处理压力。

httpx提供同步与异步两种客户端，并支持HTTP/2与更丰富的连接选项。对于支持HTTP/2的站点，启用多路复用可以显著提升“Python获取多个网页”的吞吐与连接利用率（Cloudflare, 2023）。**httpx.AsyncClient的Limits与HTTP/2开关、统一超时与认证配置，使其成为异步抓取的工程化选择之一。**下面示例展示如何在httpx中启用HTTP/2并限制连接与并发请求数。

```python
# httpx 异步 + HTTP/2 + 连接限制
import asyncio
import httpx

URLS = [f"https://www.python.org/?q={i}" for i in range(300)]

async def fetch(client, url):
    for attempt in range(3):
        try:
            r = await client.get(url, timeout=10.0)
            r.raise_for_status()
            return url, r.status_code, len(r.text)
        except Exception as e:
            if attempt == 2:
                return url, None, f"error: {e}"

async def main():
    limits = httpx.Limits(max_keepalive_connections=20, max_connections=100)
    async with httpx.AsyncClient(http2=True, limits=limits) as client:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(client, u)) for u in URLS]
        for res in await asyncio.gather(*tasks):
            print(res)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

## 四、多进程与爬取架构设计

异步IO解决的是网络等待问题，但当“Python获取多个网页”伴随CPU密集的解析、去重或压缩操作时，可将解析环节移交给多进程或独立服务。**利用concurrent.futures中的ProcessPoolExecutor可并行进行HTML清洗、DOM解析或文本提取，而主进程负责网络抓取与任务调度，实现IO与CPU的分层解耦。**对于大型采集，进一步引入消息队列（如Redis Streams或RabbitMQ）实现生产者-消费者架构，确保吞吐与稳定性。

在架构层面，URL Frontier（待抓取队列）应支持优先级、去重与延迟队列。去重可通过哈希（URL归一化后MD5/xxhash）或布隆过滤器减少重复访问。**数据通道上，建议使用结构化事件（成功、失败、重试、跳过）与统一日志，便于后续监控与审计。**另外，针对站点做Host级限速与并发上限（如每域名最多N并发），用以防止被动封锁与提升成功率。

```python
# 结合线程池/进程池进行抓取与解析分层
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def fetch(url):
    r = requests.get(url, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return r.text

def parse(html):
    # 复杂解析逻辑（CPU密集）
    return len(html)

urls = [f"https://example.com/p/{i}" for i in range(1, 501)]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as tpool:
    htmls = list(tpool.map(fetch, urls))

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as ppool:
    sizes = list(ppool.map(parse, htmls))

print(sum(sizes))
```

下表概述常见库与工具在“Python获取多个网页”中的能力与适用场景，帮助在工程实践中做出取舍。**在并发能力、易用性与资源开销上，不同方案呈现明显差异，结合业务目标选型将更稳妥。**

| 工具/库 | 类别 | 并发能力 | HTTP/2支持 | 易用性 | 适用场景 | 资源开销 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| requests | 同步客户端 | 低（依赖线程池扩展） | 否 | 高 | 小批量、API验证 | 低 |
| httpx | 同步/异步客户端 | 中-高（异步） | 是 | 中高 | 大量URL、工程化 | 中 |
| aiohttp | 异步客户端 | 高 | 通过第三方支持 | 中 | 高并发抓取 | 低-中 |
| Scrapy | 框架 | 中-高 | 通过扩展 | 中 | 爬虫框架化 | 中 |
| Playwright | 浏览器自动化 | 低-中 | 浏览器内 | 中 | 动态渲染 | 高 |
| Selenium | 浏览器自动化 | 低 | 浏览器内 | 中 | 兼容性场景 | 高 |

## 五、复杂场景：动态渲染、登录、限速与重试

当需要获取动态渲染页面（大量依赖JavaScript），仅使用requests、aiohttp或httpx获取到的是未渲染的HTML。此时应考虑使用Playwright或Selenium在无头浏览器中执行脚本并抓取DOM。**Playwright对现代Web兼容性与并发管理较好，能在控制上下文与Cookie的同时截获网络响应与页面内容**；Selenium在生态与驱动兼容方面成熟，适合有历史积累的团队与特定浏览器兼容性要求。对于多页面场景，建议建立浏览器池与会话复用，减少启动开销。

登录态与认证（Cookie、Bearer Token、CSRF）是另一个复杂点。要在“Python获取多个网页”的过程中稳定维持会话，需集中管理凭据、刷新策略与重试规则。**限速应分层实现：全局请求速率、单域名并发限制、单IP或单账号限速，并结合429响应做指数退避。**务必遵守robots.txt与站点条款，在采集前与使用中保持合规。对于需要模拟行为的页面，尽量使用“先API后渲染”的策略，减少浏览器渲染次数，提高吞吐与稳定性。

此外，代理池与User-Agent轮换在某些场景能提升成功率，但应谨慎使用与遵守法律法规。**重试策略应基于错误类型分级：连接问题、DNS故障与5xx可重试；认证失败与业务限制则记录并人工介入。**在使用动态渲染工具时，对页面加载等待采用显式等待（等待特定选择器）而非固定sleep，缩短无效时间并保证页面稳定。

```python
# Playwright 异步抓取动态页面示例
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

URLS = ["https://example.com/app", "https://example.com/dashboard"]

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context()
        page = await context.new_page()
        for url in URLS:
            await page.goto(url, wait_until="networkidle")
            await page.wait_for_selector("#main")  # 显式等待关键元素
            html = await page.content()
            print(url, len(html))
        await browser.close()

asyncio.run(run())
```

## 六、数据质量、去重与存储

高并发抓取后，数据质量与持久化是“Python获取多个网页”的价值保障环节。解析方面可选择BeautifulSoup或lxml进行DOM处理，并对输入进行编码校验（如UTF-8与BOM处理）与内容类型验证。**在解析流程中加入字段级校验与必填项检查，若缺失则标记为异常并进入回查队列，避免错误数据污染下游系统。**同时开展URL规范化与内容去重（基于标题、主键或内容哈希），减少存储冗余与重复计算。

存储方面，小规模数据可直接写入CSV/JSON或SQLite；中等规模建议采用PostgreSQL或对象存储（如S3协议兼容存储），便于扩展与查询；大规模数据可使用分区表与列式格式（Parquet），提升查询与压缩效果。**在“Python获取多个网页”的工程化落地中，统一的Schema与版本管理至关重要，便于迭代与回溯。**同时，围绕数据设置质量指标（完整率、重复率、解析成功率），并通过定期抽样与异常告警提升长期可靠性。

```python
# 简单的解析与存储示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

urls = ["https://www.python.org", "https://httpbin.org/html"]
conn = sqlite3.connect("pages.db")
cur = conn.cursor()
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS pages (url TEXT PRIMARY KEY, title TEXT, length INTEGER)")

for u in urls:
    r = requests.get(u, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    title = (soup.title.string or "").strip() if soup.title else ""
    cur.execute("INSERT OR REPLACE INTO pages (url, title, length) VALUES (?, ?, ?)", (u, title, len(r.text)))

conn.commit()
conn.close()
```

在大团队协作与持续迭代的场景下，采集任务、数据字典与验收流程需要与项目管理打通。**将抓取计划、失败回查与数据验收记录纳入研发项目全流程管理系统，有助于透明化交付与跨团队协同。**例如，在对上百源站进行周期性抓取时，可将任务拆解至迭代，并设定清晰的质量门槛与验收标准，减少返工与遗漏。

## 七、部署、监控与合规实践及未来趋势

部署方面，容器化（Docker）能为“Python获取多个网页”提供一致的运行环境，结合调度系统（如Kubernetes）实现弹性扩缩与滚动更新。调度策略可按URL数量、站点分组与时段压力进行分配，并通过节点亲和性与资源配额保障稳定。**监控层面，建议集中化日志与指标：请求成功率、延迟分布、错误类型、重试次数、限速事件，并结合告警策略快速定位问题。**常见方案包括将日志输出至ELK或云原生日志管道，指标采集至Prometheus并可视化在Grafana。

合规层面，务必尊重网站条款、隐私政策与robots.txt，避免违反访问规则或对站点造成压力。在企业级场景下，应设立访问白名单、带宽上限与审计日志，并开展定期的法律与安全评审。**在跨团队协作时，可将抓取需求、URL清单与验收标准纳入项目协作系统，统一追踪与复盘。**在此类研发流程管理中，像PingCode这类研发项目全流程管理系统能够将采集任务、质量门槛与风险记录纳入迭代计划，帮助相关角色及时同步和调整。

展望未来，HTTP/3与QUIC将进一步降低握手与队头阻塞，异步生态也会因Python版本演进得到优化（如更好的任务取消与结构化并发）（Python Software Foundation, 2024）。**抓取架构将走向“服务化与策略化”：统一的策略引擎按站点画像分配限速与并发、数据质量与合规检测成为标配。**随着浏览器自动化与API化趋势增强，更多站点会通过API提供受控数据访问，减少对网页抓取的依赖。在可观测性方面，跨层关联（网络、应用、数据质量）的监控与告警也将更加成熟（Cloudflare, 2023）。

参考与资料来源
- Python Software Foundation. Python 3.12 Documentation: asyncio and concurrent programming. 2024. https://docs.python.org/3/library/asyncio.html
- Cloudflare. Understanding HTTP/2 multiplexing and performance implications. 2023. https://www.cloudflare.com/learning/http/http2/

本文系统解答了“Python如何获取多个网页”的方法与选型：小规模场景用requests的会话与重试即可；大量URL采用asyncio搭配aiohttp或httpx，通过连接池、限速与指数退避提升吞吐与稳定性；动态渲染页面使用Playwright或Selenium并统一会话与显式等待。文章还覆盖URL生成与分页、去重与存储、多进程解析、监控与合规，并给出代码示例与对比表。在团队协作中可将抓取任务纳入项目管理，如通过研发项目全流程管理系统统一跟踪质量与风险，最终形成稳健、可扩展的获取多个网页的Python实践路径。

python如何获取多个网页

**在 Python 中给字典赋值键的核心做法是使用索引语法 k-v 形式与批量合并操作。**最常见方法是通过 d['key']=value 直接写入或覆盖已有键；需要一次合并多个键值时可用 d.update(...) 或字面量合并 {**a, **b}，在 3.9+ 中还可使用 d |= other。若创建嵌套结构，可借助 setdefault 或 collections.defaultdict 安全落键，避免 KeyError。理解键的可哈希性、覆盖语义与性能特征，即可在不同场景中稳定、高效地进行字典键赋值。

## 一、核心概念与快速上手：字典键赋值的最小闭环
**Python 字典（dict）是哈希映射，键必须可哈希（hashable），值可为任意对象；最直接的键赋值是 d[key] = value，存在则覆盖，不存在则新增。**在快速构建字典时，常用字面量 {k: v} 初始化，再逐条赋值；若要批量注入，可调用 d.update({...}) 或传入可迭代键值对。合并多个来源配置时，3.9+ 的 d | other 和 d |= other 让表达更直观。掌握这些主流程即可完成 80% 的日常键赋值需求，涵盖配置、计数、路由表与缓存初始化等典型任务，同时保持代码可读性。

**覆盖语义是字典键赋值的关键特征：同一键重复写入会以最后一次写入为准。**这意味着当我们合并配置或加载分层参数时，下游或优先级更高的来源会覆盖上游值。为避免误覆盖，可在赋值前用 if key in d 检查，或采用 d.setdefault(key, default) 只在缺失时落值。对需要不可变的默认参数，建议显式赋值，而不是在函数定义中用可变默认值，减少副作用与调试成本。理解这些基本语义，有助于我们精准控制字典状态演进。

**批量赋值的最佳入口通常是 update 与解包（unpacking）语法，二者在表达与兼容性上各有取舍。**update 可接受 dict、可迭代二元组、关键字参数；而解包 {**a, **b} 更接近“声明式合并”，但要求操作数是映射类型。3.9+ 的并集运算 d | other 语义清晰、可读性强，适合一次性生成新字典；d |= other 则原地更新，节省中间对象。在团队代码中统一首选风格，有利于维护与审查。

## 二、基础语法详解：逐条、批量、条件与安全赋值
**逐条赋值：使用 d[key] = value 是最直观的键赋值方式，适合明确的单点写入与覆盖。**当 key 不存在时会新增，存在时会覆盖原值；若你期望“仅在不存在时赋值”，应当改用 d.setdefault(key, default)，其返回对应的值（新增则为 default）。对于需要更新多个键，使用若干次单点赋值会导致冗长代码与潜在重复判断，建议在结构化数据处理中切换到批量方案。

**批量赋值：d.update(mapping_or_iterable) 能把另一个映射或可迭代键值序列整体注入，覆盖冲突键。**典型用法包括 update({'a':1,'b':2})、update([('a',1),('b',2)]) 或 update(a=1, b=2)。3.9+ 的 d |= other 与 d | other 进一步简化合并表达：前者原地更新，后者构造新字典。若你在初始化阶段需要合并多来源配置（如默认配置、环境变量与命令行参数），这种批量注入能保持流程清晰并减少中间状态泄漏。

**条件与安全赋值：setdefault 与 defaultdict 适合在多级结构或计数类场景中避免 KeyError。**例如统计词频时可写 d[word] = d.get(word, 0) + 1，或使用 from collections import defaultdict; d = defaultdict(int); d[word] += 1。构建嵌套结构时，d.setdefault('user', {})['name'] = 'A' 可一次落键并获取子字典；但 setdefault 会在缺失时分配对象，应避免在热路径重复创建大对象，或用显式判空控制分配频率，平衡可读性与性能。

## 三、方法对比：可读性、覆盖语义与性能取舍
**在选择键赋值策略时，应综合考虑可读性、覆盖意图与可维护性，并以数据规模与调用频率评估性能。**单点赋值最直接，但在需要对多个键进行事务化更新时可读性一般；update 与并集运算在批量注入场景更清晰，且更容易表达“来源覆盖优先级”。setdefault/defaultdict 则强调“缺失即落”的安全写入语义，适合构造器与聚合逻辑。

| 方式 | 示例 | 是否覆盖 | 是否创建中间对象 | 可读性 | 适用场景 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 逐条赋值 | d['k']=v | 是 | 否 | 高 | 单点写入 | 最基本、直观 |
| update | d.update(m) | 是 | 否 | 高 | 批量注入 | 接受映射或键值对序列 |
| 解包合并 | {**a, **b} | b 覆盖 a | 是 | 中 | 生成新字典 | 声明式、需映射类型 |
| 并集（3.9+） | d |= m / d2 = d | m | 是/否 | 高 | 批量更新/复制 | 语义清晰，推荐新代码 |
| setdefault | d.setdefault(k, dft) | 否（仅缺失赋） | 可能 | 中 | 安全落键 | 注意潜在对象分配 |
| defaultdict | defaultdict(list) | N/A | 否 | 中 | 计数/聚合 | 自动创建默认值 |

**性能上，CPython 的字典插入为摊还 O(1)，但常数项与对象分配仍会影响整体吞吐。**一次性批量注入通常优于循环多次 update/赋值的解释器开销；而在需要新字典的构造场景中，解包或 | 能提高表达性。对于热路径，尽量减少临时对象与重复哈希计算。关于字典实现细节与复杂度，官方文档与教程对此有系统阐述（Python Software Foundation, 2024；Real Python, 2023）。

## 四、键的可哈希性与不可变性：从规则到踩坑
**要成为字典键，对象必须可哈希且具备稳定的 __hash__ 与一致的 __eq__ 语义。**内建不可变类型如 str、int、float、bool、bytes、frozenset，以及仅含可哈希成员的 tuple 通常可作为键；list、dict、set 因可变而不可哈希，不可用作键。若自定义类实现 __hash__ 与 __eq__，需确保“相等则哈希相同”，否则可能导致键冲突与查找异常行为，破坏 dict 的基本契约。

**关于元组作为键的常见误区：只有当元组内所有元素都可哈希时，该元组才可哈希。**例如 (1, 'a') 可作键，而 ([1,2], 'a') 不可，因为包含可变的 list。对复合键，建议使用扁平且语义明确的不可变结构，如 (user_id, date)；若键空间复杂，可考虑将关键字段串联成唯一字符串键，或使用 dataclasses.replace + frozen dataclass 来构造可哈希实体，确保键的稳定性与可读性并重。

**当对象可变时，作为键会破坏字典的哈希索引，导致难以察觉的错误。**例如若强行将某个对象加入键后再修改其参与哈希的字段，即使运行期不直接报错，也会在后续查找与覆盖中出现“找不回”的现象。工程实践中应坚持“键不可变”的基线，并在代码审查中重点关注自定义类型的哈希与相等实现，必要时以 attrs/frozen dataclass 统一不可变模型规范，减少隐性缺陷。

## 五、嵌套字典与不存在键：安全写入与结构演进
**构建嵌套字典时，setdefault 能一次性完成“若缺失则创建，再取子层”的动作，从而安全下钻。**例如 d.setdefault('user', {})['name']='A' 可在 user 缺失时创建空 dict 并继续赋值；若多层嵌套，可链式 setdefault('profile', {}).setdefault('addr', {}) 再赋值。优点是语句紧凑、避免 KeyError；缺点是可能在热路径产生多次对象分配。对于大规模写入，建议分步判空与缓存子引用，兼顾可读性与性能。

**defaultdict 更适合“按需聚合”的场景，尤其是分组与计数。**示例：d = defaultdict(list); d[key].append(v) 能在缺失时自动创建 list；计数用 defaultdict(int) 或 collections.Counter。需要注意的是，defaultdict 的“自动创建”可能掩盖意外键拼写错误或上游数据异常，建议在入口处做键校验，或在外层使用普通 dict 并局部利用 defaultdict 进行聚合，完结后再转回 dict 以免误用蔓延。

**处理不存在键的防御式写法还有 dict.get 与 try/except KeyError。**对于只读访问时，可用 d.get(key, default) 返回默认值避免异常；在必须显式区分“缺失”与“值为 None/0”的语义时，用 if key in d 更稳健。写入前判空的模式 if key not in d: d[key]=init 能避免 setdefault 的对象分配，并使“仅缺失赋值”的意图更清楚。在代码规范中统一这些模式，有助于新成员快速理解结构演进逻辑。

## 六、性能与内存：大规模键赋值的可伸缩策略
**复杂度层面，字典插入与查找为摊还 O(1)，但真实性能取决于哈希分布、装载因子与对象分配成本。**对于高频键赋值的热路径，应尽量使用局部变量缓存热点对象、减少属性查找与函数边界；批量更新优先考虑 update 或并集原语，避免 Python 层循环调用的解释器开销。针对不可避免的循环赋值，考虑使用生成器表达式合成字典，再一次性合并，降低中间态的反复扩容与探测成本（Python Software Foundation, 2024）。

**内存层面，CPython 采用紧凑字典（compact dict）与键共享（key-sharing）来降低开销，但仍需注意峰值内存。**在大字典写入峰值期间，哈希表可能触发扩容与再散列；若数据规模已知，可先构造映射视图或以分块（batch）方式逐步合并，避免一次性加载导致的内存尖峰。对只读配置，可在构建完成后尽量不再写入，从而保持布局稳定；必要时考虑使用映射代理或冻结对象以减少误写与浪费（Real Python, 2023）。

**合并策略上，应区分“生成新字典”与“原地更新”的语义与成本。**当需要保留旧版本用于回滚或对比时，用 new_d = base | patch 更清晰；若希望直接覆盖并减少中间对象，选择 base |= patch 或 base.update(patch)。对深层结构的合并（如递归合并配置树），建议采用专门的递归合并函数并明确冲突策略（覆盖、跳过、合并列表等），同时以单元测试验证边界条件，防止静默的数据丢失或重复。

## 七、工程化实践与代码规范：可读、可测、可协作
**命名与可读性：让键名体现领域语义，避免“magic string”，在关键路径集中维护枚举或常量。**对外部数据（如 JSON、YAML）解析后映射到内部统一命名，减少大小写与风格混杂引发的键碰撞。类型标注上，优先以 Mapping[str, Any] 或 TypedDict 表达约束；对稳定结构可用 dataclass/frozen dataclass 替代匿名字典，明确键集合，降低运行期 KeyError 风险，从而让键赋值与访问更具可维护性与可测试性。

**测试与静态检查：以单元测试覆盖键存在性、覆盖语义与合并策略边界，并借助 linters 提前发现缺陷。**mypy 可在 TypedDict 下检测缺失键访问；flake8/pylint 发现重复代码与可疑分支；black 统一风格减少合并冲突。对关键配置合并路径，构造“冲突样例集”验证覆盖优先级，确保 d |= patch 的语义与预期一致。参考官方文档与权威教程的模式能帮助团队建立共识（Python Software Foundation, 2024；Real Python, 2023）。

**协作与流程：在需求变更频繁的团队环境中，应将字典键约定纳入工程规约与评审清单，并与项目协作系统打通。**例如变更某配置键名时，同步更新规范、测试与迁移脚本，并在代码评审模板中明确“键变更影响检查项”。在需求追踪与研发协作上，可采用支持研发流程与需求-代码关联的项目协作系统，将配置字典变更与需求单关联，便于回溯责任与影响范围；在这类场景中，PingCode 这类覆盖研发流程管理的系统有利于串联需求、测试与发布清单，以更少的沟通成本保障键演进的可追溯性与合规性。

参考与资料来源
- Python Software Foundation, 2024. The Python 3.12 Documentation: Built-in Types — Mapping Types — dict. https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict
- Real Python, 2023. Dictionaries in Python: A Detailed Guide. https://realpython.com/python-dicts/

本文系统解答了“Python 字典如何赋值键”：直接用 d[key]=value 新增或覆盖，批量用 update、解包合并与 3.9+ 的并集运算（|、|=），缺失安全用 setdefault 或 defaultdict；同时强调键需可哈希、避免可变对象作键，并给出嵌套结构安全写法、复杂度与内存要点，以及工程化规范与协作流程建议，以确保在不同规模与场景下实现可读、可测和高效的键赋值实践。

python中如何监听时间

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