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
如果遇到这种情况，创建一个看门狗线程，在10秒后搞乱请求的内部状态，例如:
关闭底层套接字，理想情况下 如果请求重试该操作，则触发异常
请注意，根据系统库的不同，您可能无法设置DNS解析的截止日期。
其他回答
只是另一个解决方案(从http://docs.python-requests.org/en/master/user/advanced/#streaming-uploads获得)
在上传之前，你可以找出内容大小:
TOO_LONG = 10*1024*1024 # 10 Mb
big_url = "http://ipv4.download.thinkbroadband.com/1GB.zip"
r = requests.get(big_url, stream=True)
print (r.headers['content-length'])
# 1073741824
if int(r.headers['content-length']) < TOO_LONG:
# upload content:
content = r.content
但是要小心，发送方可以在“content-length”响应字段中设置不正确的值。
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)。
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。
