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python爬虫多次请求超时怎么办

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第一种方法

headers = Dict()
url = 'https://www.baidu.com'try:
    proxies = Noneresponse = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)except:# logdebug('requests failed one time')try:
        proxies = Noneresponse = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)except:# logdebug('requests failed two time')print('requests failed two time')

总结 ：代码比较冗余，重试try的次数越多，代码行数越多，但是打印日志比较方便

第二种方法

def requestDemo(url，):
	headers = Dict()
	trytimes = 3  #  重试的次数for i in range(trytimes):		try:
		    proxies = Noneresponse = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)#	注意此处也可能是302等状态码if response.status_code == 200:		    	breakexcept:	    	# logdebug(f'requests failed {i}time')	print(f'requests failed {i} time')

总结 ：遍历代码明显比第一个简化了很多，打印日志也方便

第三种方法

def requestDemo(url， times=1):
	headers = Dict()	try:
	    proxies = Noneresponse = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)
	    html = response.text()#	todo  此处处理代码正常逻辑passreturn html	except:    	# logdebug(f'requests failed {i}time')	trytimes = 3  #  重试的次数if times < trytimes:
    		times += 1   		return requestDemo(url， times)       	return 'out of maxtimes'

总结 ：迭代 显得比较高大上，中间处理代码时有其它错误照样可以进行重试； 缺点 不太好理解，容易出错，另外try包含的内容过多时，对代码运行速度不利。

第四种方法

@retry(3)	#	重试的次数 3def requestDemo(url):
	headers = Dict()
    proxies = Noneresponse = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)
    html = response.text()#	todo  此处处理代码正常逻辑passreturn html   
def retry(times):def wrapper(func):def inner_wrapper(*args, **kwargs):i = 0while i < times:try:
                    print(i)return func(*args, **kwargs)except:                	#	此处打印日志  func.__name__ 为say函数print("logdebug: {}()".format(func.__name__))
                    i += 1return inner_wrapperreturn wrapper

总结 ：装饰器优点 多种函数复用，使用十分方便

第五种方法

#!/usr/bin/python# -*-coding='utf-8' -*-import requestsimport timeimport jsonfrom lxml import etreeimport warnings
warnings.filterwarnings("ignore")def get_xiaomi():try:# for n in range(5):  # 重试5次#     print("第"+str(n)+"次")for a in range(5): # 重试5次print(a)
            url = "https://www.mi.com/"headers = {"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3","Accept-Encoding": "gzip, deflate, br","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8","Connection": "keep-alive",# "Cookie": "xmuuid=XMGUEST-D80D9CE0-910B-11EA-8EE0-3131E8FF9940; Hm_lvt_c3e3e8b3ea48955284516b186acf0f4e=1588929065; XM_agreement=0; pageid=81190ccc4d52f577; lastsource=www.baidu.com; mstuid=1588929065187_5718; log_code=81190ccc4d52f577-e0f893c4337cbe4d|https%3A%2F%2Fwww.mi.com%2F; Hm_lpvt_c3e3e8b3ea48955284516b186acf0f4e=1588929099; mstz=||1156285732.7|||; xm_vistor=1588929065187_5718_1588929065187-1588929100964","Host": "www.mi.com","Upgrade-Insecure-Requests": "1","User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.90 Safari/537.36"}
            response = requests.get(url,headers=headers,timeout=10,verify=False)
            html = etree.HTML(response.text)# print(html)result = etree.tostring(html)# print(result)print(result.decode("utf-8"))
            title = html.xpath('//head/title/text()')[0]
            print("title==",title)if "左左" in title:# print(response.status_code)# if response.status_code ==200:breakreturn titleexcept:
        result = "异常"return resultif __name__ == '__main__':
    print(get_xiaomi())

第六种方法

Python重试模块retrying

# 设置最大重试次数@retry(stop_max_attempt_number=5)def get_proxies(self):r = requests.get('代理地址')
    print('正在获取')raise Exception("异常")
    print('获取到最新代理 = %s' % r.text)
    params = dict()if r and r.status_code == 200:
        proxy = str(r.content, encoding='utf-8')
        params['http'] = 'http://' + proxy
        params['https'] = 'https://' + proxy
# 设置方法的最大延迟时间，默认为100毫秒(是执行这个方法重试的总时间)@retry(stop_max_attempt_number=5,stop_max_delay=50)# 通过设置为50，我们会发现，任务并没有执行5次才结束！# 添加每次方法执行之间的等待时间@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_fixed=2000)# 随机的等待时间@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_random_min=100,wait_random_max=2000)# 每调用一次增加固定时长@retry(stop_max_attempt_number=5,wait_incrementing_increment=1000)# 根据异常重试，先看个简单的例子def retry_if_io_error(exception):return isinstance(exception, IOError)@retry(retry_on_exception=retry_if_io_error)def read_a_file():with open("file", "r") as f:return f.read()

read_a_file函数如果抛出了异常，会去retry_on_exception指向的函数去判断返回的是True还是False，如果是True则运行指定的重试次数后，抛出异常，False的话直接抛出异常。
当时自己测试的时候网上一大堆抄来抄去的，意思是retry_on_exception指定一个函数，函数返回指定异常，会重试，不是异常会退出。真坑人啊！
来看看获取代理的应用(仅仅是为了测试retrying模块)

到此，关于“python爬虫多次请求超时怎么办”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！


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