python爬虫多次请求超时的几种重试方法(6种)

  • 更新时间:2023-01-16 09:39:36
  • 编辑:唐俊发
给大家整理一篇python 爬虫相关的编程文章,网友贡建章根据主题投稿了本篇教程内容,涉及到python爬虫多次请求超时、python爬虫请求超时、python爬虫多次请求超时相关内容,已被238网友关注,涉猎到的知识点内容可以在下方电子书获得。

参考资料

正文内容

python爬虫多次请求超时

第一种方法

headers = Dict()
url = 'https://www.baidu.com'
try:
 proxies = None
 response = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3)
except:
 # logdebug('requests failed one time')
 try:
  proxies = None
  response = 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 = None
  response = 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:
  break
 except:
  # 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 = None
  response = 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
  pass
  return 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 3
def requestDemo(url):
 headers = Dict()
 proxies = None
 response = 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
 pass
 return html
 
def retry(times):
 def wrapper(func):
  def inner_wrapper(*args, **kwargs):
   i = 0
   while 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 += 1
  return inner_wrapper
 return 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 requests
import time
import json
from lxml import etree
import 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:
    break
  return title

 except:
  result = "异常"
  return result

if __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)

到此这篇关于python爬虫多次请求超时的几种重试方法的文章就介绍到这了,更多相关python爬虫多次请求超时内容请搜索码农之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码农之家!

python 爬虫相关教程

  • Python爬虫解析方法和爬虫实现过程总结

    本文想针对某一网页对 python 基础爬虫的两大解析库( BeautifulSoup 和 lxml )和几种信息提取实现方法进行分析,及同一网页爬虫的四种实现方式,需要的朋友参考下吧

    发布时间:2019-06-05

  • 详解python爬虫 urllib模块发起post请求

    这篇文章主要介绍了python爬虫 urllib模块发起post请求过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

    发布时间:2020-01-28

  • python爬虫需要学哪些东西

    学习Python爬虫,首先要掌握Python基础知识,了解爬虫的大概流程:爬取—解析—存储!接下来要学习html和MySQL的相关知识,最后将这些知识综合运用。

    发布时间:2020-01-27

  • PyV8在Python爬虫中执行js代码的方法

    PyV8是chrome用来执行javascript的引擎,据说是最快的js引擎,通过pyv8的封装,可以在python中使用。下面这篇文章主要介绍了使用PyV8在Python爬虫中执行js代码的相关资料,需要的朋友可以参考下。

    发布时间:2020-04-13

  • 关于Python爬虫使用requests发送post请求的一些疑点

    在Python爬虫中,使用requests发送请求,访问指定网站,是常见的做法,这篇文章主要介绍了Python requests发送post请求的一些疑点,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

    发布时间:2020-02-27

  • python爬虫数据解析之正则表达式

    正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。就是 事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符”,这个“规则字

    发布时间:2020-01-28

  • Python实现数据可视化监控爬虫状态

    今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。文中通过实例代码给大家分析了Python实现数据可视化看如何监控你的爬虫状态,感兴趣的朋友一起看看吧

    发布时间:2019-06-06

  • python逆向爬虫正确调用 JAR 加密逻辑

    给大家整理了关于python的教程,这篇文章主要介绍了python 逆向爬虫正确调用 JAR 加密逻辑,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下

    发布时间:2022-06-15

  • 利用Python爬虫爬取NBA数据功能实例分享

    这篇文章主要介绍了Python实现爬虫爬取NBA数据功能,涉及Python针对URL模块、字符串、列表遍历、Excel写入等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

    发布时间:2020-03-07

用户留言