我正在收集网站列表上的统计数据，为了简单起见，我正在使用请求。这是我的代码:
data=[]
websites=['http://google.com', 'http://bbc.co.uk']
for w in websites:
r= requests.get(w, verify=False)
data.append( (r.url, len(r.content), r.elapsed.total_seconds(), str([(l.status_code, l.url) for l in r.history]), str(r.headers.items()), str(r.cookies.items())) )
现在，我想要请求。10秒后进入超时，这样循环就不会卡住。
这个问题以前也很有趣，但没有一个答案是干净的。
我听说可能不使用请求是一个好主意，但我应该如何得到请求提供的好东西(元组中的那些)。
当前回答
最大的问题是，如果无法建立连接，请求包会等待太长时间，并阻塞程序的其余部分。
有几种方法来解决这个问题，但当我寻找类似请求的联机程序时，我找不到任何东西。这就是为什么我为请求构建了一个名为reqto(“请求超时”)的包装器，它支持来自请求的所有标准方法的适当超时。
pip install reqto
语法与请求相同
import reqto
response = reqto.get(f'https://pypi.org/pypi/reqto/json',timeout=1)
# Will raise an exception on Timeout
print(response)
此外，还可以设置自定义超时函数
def custom_function(parameter):
print(parameter)
response = reqto.get(f'https://pypi.org/pypi/reqto/json',timeout=5,timeout_function=custom_function,timeout_args="Timeout custom function called")
#Will call timeout_function instead of raising an exception on Timeout
print(response)
重要的注意事项是导入行
import reqto
由于monkey_patch在后台运行，需要比所有其他导入更早地导入请求，线程等。
其他回答
有一个叫做timeout-decorator的包，你可以用它让任何python函数超时。
@timeout_decorator.timeout(5)
def mytest():
print("Start")
for i in range(1,10):
time.sleep(1)
print("{} seconds have passed".format(i))
它使用这里的一些答案所建议的信号方法。或者，你可以告诉它使用多处理而不是信号(例如，如果你在多线程环境中)。
如果你使用选项stream=True，你可以这样做:
r = requests.get(
'http://url_to_large_file',
timeout=1, # relevant only for underlying socket
stream=True)
with open('/tmp/out_file.txt'), 'wb') as f:
start_time = time.time()
for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
if chunk: # filter out keep-alive new chunks
f.write(chunk)
if time.time() - start_time > 8:
raise Exception('Request took longer than 8s')
该解决方案不需要信号或多处理。
Timeout =(连接超时，数据读取超时)或给出单个参数(Timeout =1)
import requests
try:
req = requests.request('GET', 'https://www.google.com',timeout=(1,1))
print(req)
except requests.ReadTimeout:
print("READ TIME OUT")
这可能有点过分，但是芹菜分布式任务队列对超时有很好的支持。
特别是，您可以定义一个软时间限制，它只在您的流程中引发一个异常(这样您就可以清理)和/或一个硬时间限制，它在超过时间限制时终止任务。
在封面之下，这使用了与你的“之前”帖子中引用的相同的信号方法，但以一种更可用和更易于管理的方式。如果你监控的网站列表很长，你可能会从它的主要功能中受益——各种各样的方法来管理大量任务的执行。
我使用请求2.2.1和eventlet不适合我。相反，我可以使用gevent超时代替，因为gevent在我的服务中用于gunicorn。
import gevent
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all(subprocess=True)
try:
with gevent.Timeout(5):
ret = requests.get(url)
print ret.status_code, ret.content
except gevent.timeout.Timeout as e:
print "timeout: {}".format(e.message)
请注意geevent .timeout. timeout不会被常规异常处理捕获。 所以要么显式地捕获getevent。timeout。timeout 或者传入一个不同的异常，像这样使用:with gevent。Timeout(5, requests.exceptions.Timeout):尽管在引发此异常时没有传递任何消息。
