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

要创建超时,您可以使用信号。

解决这个案子最好的办法可能是

设置一个异常作为告警信号的处理程序 延迟十秒发出警报信号 在try-except-finally块中调用函数。 如果函数超时,则到达except块。 在finally块中,你中止了警报,所以它不会在以后发出信号。

下面是一些示例代码:

import signal
from time import sleep

class TimeoutException(Exception):
    """ Simple Exception to be called on timeouts. """
    pass

def _timeout(signum, frame):
    """ Raise an TimeoutException.

    This is intended for use as a signal handler.
    The signum and frame arguments passed to this are ignored.

    """
    # Raise TimeoutException with system default timeout message
    raise TimeoutException()

# Set the handler for the SIGALRM signal:
signal.signal(signal.SIGALRM, _timeout)
# Send the SIGALRM signal in 10 seconds:
signal.alarm(10)

try:    
    # Do our code:
    print('This will take 11 seconds...')
    sleep(11)
    print('done!')
except TimeoutException:
    print('It timed out!')
finally:
    # Abort the sending of the SIGALRM signal:
    signal.alarm(0)

这里有一些注意事项:

它不是线程安全的,信号总是传递到主线程,所以你不能把它放在任何其他线程中。 在调度信号和执行实际代码之后会有一个轻微的延迟。这意味着示例即使只休眠了10秒也会超时。

但是,这些都在标准python库中!除了sleep函数导入,它只是一个导入。如果你要在很多地方使用超时,你可以很容易地把TimeoutException, _timeout和singaling放在一个函数中,然后调用它。或者你可以创建一个装饰器,并把它放在函数上,请看下面链接的答案。

你也可以将它设置为“上下文管理器”,这样你就可以在with语句中使用它:

import signal
class Timeout():
    """ Timeout for use with the `with` statement. """

    class TimeoutException(Exception):
        """ Simple Exception to be called on timeouts. """
        pass

    def _timeout(signum, frame):
        """ Raise an TimeoutException.

        This is intended for use as a signal handler.
        The signum and frame arguments passed to this are ignored.

        """
        raise Timeout.TimeoutException()

    def __init__(self, timeout=10):
        self.timeout = timeout
        signal.signal(signal.SIGALRM, Timeout._timeout)

    def __enter__(self):
        signal.alarm(self.timeout)

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        signal.alarm(0)
        return exc_type is Timeout.TimeoutException

# Demonstration:
from time import sleep

print('This is going to take maximum 10 seconds...')
with Timeout(10):
    sleep(15)
    print('No timeout?')
print('Done')

这种上下文管理器方法的一个可能的缺点是,您无法知道代码是否实际超时。

资料来源及推荐阅读:

关于信号的文档 这是@David Narayan对暂停的回答。他以装饰者的身份组织了上面的代码。

其他回答

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。

我相信你可以使用多处理,而不依赖于第三方包:

import multiprocessing
import requests

def call_with_timeout(func, args, kwargs, timeout):
    manager = multiprocessing.Manager()
    return_dict = manager.dict()

    # define a wrapper of `return_dict` to store the result.
    def function(return_dict):
        return_dict['value'] = func(*args, **kwargs)

    p = multiprocessing.Process(target=function, args=(return_dict,))
    p.start()

    # Force a max. `timeout` or wait for the process to finish
    p.join(timeout)

    # If thread is still active, it didn't finish: raise TimeoutError
    if p.is_alive():
        p.terminate()
        p.join()
        raise TimeoutError
    else:
        return return_dict['value']

call_with_timeout(requests.get, args=(url,), kwargs={'timeout': 10}, timeout=60)

传递给kwargs的超时是从服务器获取任何响应的超时,参数timeout是获取完整响应的超时。

使用eventlet怎么样?如果你想在10秒后超时请求,即使数据正在接收,下面的代码段将为你工作:

import requests
import eventlet
eventlet.monkey_patch()

with eventlet.Timeout(10):
    requests.get("http://ipv4.download.thinkbroadband.com/1GB.zip", verify=False)

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。