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用定时器做，1秒钟唤醒一次响应函数，不要用延时函数 sleep
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# 定义时间显示
self.timer = QtCore.QTimer(self)
self.timer.timeout.connect(self.act_displayTM) #绑定响应函数
self.timer.setInterval(1000) #设置时间间隔
self.timer.start()
# 定时响应事件对应逻辑
def act_displayTM(self):
s_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
self.ui.label_Date.setText(s_time)
return
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。
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。
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 )
不管是什么程序，python使用tryexcept语句来处理异常。tryexcept语句不仅仅是要让其捕获异常更重要的是让其忽略异常，因为爬虫中的绝大多数异常可能重新请求就不存在，因此，发现异常的时候将其任务队列进行修复其实是个最省力的好办法。
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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