python 在爬虫中timeout设置超时有什么作用

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。

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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。

如果解决了您的问题请采纳！

如果未解决请继续追问

python 8个完数 运算超时？

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。

python中调用两个函数,怎样能不超时

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。

40.少有人知的 Python“重试机制”

为了避免由于一些网络或其他不可控因素，而引起的功能性问题。比如在发送请求时，会因为网络不稳定，往往会有请求超时的问题。

这种情况下，我们通常会在代码中加入重试的代码。重试的代码本身不难实现，但如何写得优雅、易用，是我们要考虑的问题。

这里要给大家介绍的是一个第三方库 - Tenacity ，它实现了几乎我们可以使用到的所有重试场景，比如：

在使用它之前 ，先要安装它

无条件重试，重试之间无间隔

无条件重试，但是在重试之前要等待 2 秒

只重试7 次

重试 10 秒后不再重试

或者上面两个条件满足一个就结束重试

在出现特定错误/异常（比如请求超时）的情况下，再进行重试

在满足自定义条件时，再进行重试。

如下示例，当 test_retry 函数返回值为 False 时，再进行重试

如果想对一个异常进行重试，但是最多重试3次。

下面这个代码是无效的，因为它会一直重试，重试三次的限制不会生效，因为它的条件是有顺序的，在前面的条件会先被走到，就永远走不到后面的条件。

如果你把 stop_after_attempt 写到前边，就没有问题了。

当出现异常后，tenacity 会进行重试，若重试后还是失败，默认情况下，往上抛出的异常会变成 RetryError，而不是最根本的原因。

因此可以加一个参数（ reraise=True ），使得当重试失败后，往外抛出的异常还是原来的那个。

当最后一次重试失败后，可以执行一个回调函数

输出如下

摘自黑魔法手册

网页题目：python函数超时重试的简单介绍
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