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
尽管问题是关于请求的，但我发现使用pycurl CURLOPT_TIMEOUT或CURLOPT_TIMEOUT_MS很容易做到这一点。
不需要线程或信号:
import pycurl
import StringIO
url = 'http://www.example.com/example.zip'
timeout_ms = 1000
raw = StringIO.StringIO()
c = pycurl.Curl()
c.setopt(pycurl.TIMEOUT_MS, timeout_ms) # total timeout in milliseconds
c.setopt(pycurl.WRITEFUNCTION, raw.write)
c.setopt(pycurl.NOSIGNAL, 1)
c.setopt(pycurl.URL, url)
c.setopt(pycurl.HTTPGET, 1)
try:
c.perform()
except pycurl.error:
traceback.print_exc() # error generated on timeout
pass # or just pass if you don't want to print the error
其他回答
连接超时是请求等待客户端建立到远程机器的连接(对应于套接字上的connect()调用)的秒数。将连接超时设置为略大于3的倍数是一个很好的实践，3是默认的TCP数据包重传窗口。
一旦客户端连接到服务器并发送了HTTP请求，读超时就开始了。它是客户端等待服务器发送响应的秒数。(具体来说，它是客户端在从服务器发送字节之间等待的秒数。在99.9%的情况下，这是服务器发送第一个字节之前的时间)。
如果您为超时指定了一个值，则该超时值将应用于连接超时和读取超时。像下图:
r = requests.get('https://github.com', timeout=5)
如果你想分别设置connect和read的值，请指定一个元组:
r = requests.get('https://github.com', timeout=(3.05, 27))
如果远程服务器非常慢，您可以告诉Requests永远等待响应，方法是将None作为超时值，然后检索一杯咖啡。
r = requests.get('https://github.com', timeout=None)
https://docs.python-requests.org/en/latest/user/advanced/#timeouts
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)
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)。
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。
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。
