python爬虫连接超时

在Python爬虫编程中，连接超时通常发生在尝试从互联网上获取数据时，网络请求等待服务器响应的时间超过了设定的最长时限。这可能是由于以下几个原因：

1. **服务器响应慢**：如果目标网站服务器繁忙、不稳定或者处理速度较慢，可能会导致连接超时。
2. **网络延迟**：网络环境不好，例如网速较慢或者地理位置远离服务器，也可能造成超时。
3. **设置的timeout值过短**：在发送HTTP请求时，如果不适当地设置了`timeout`参数，比如设定了极短的时间，也可能触发超时错误。
4. **异常处理不足**：如果没有正确捕获并处理`requests.exceptions.Timeout`等异常，当超时发生时程序会终止。

解决连接超时问题的一般策略包括：

- **增加timeout时间**：适当增大`requests.get()`或`requests.post()`等函数的`timeout`参数。
- **重试机制**：在网络不稳定时，可以设置一定的重试次数，如先等待一段时间再重新尝试。
- **优化请求头**：有时改变User-Agent或者设置代理IP也可以改善网络状况。
- **使用连接池**：对于频繁请求，可以考虑使用如`http.client.PoolManager`来管理连接，避免每次请求都创建新的连接。
- **错误处理**：对可能出现的超时错误进行捕获，并记录日志，以便分析问题。

相关问题

python 爬虫超时

### 解决 Python 爬虫请求超时问题的方法

当使用 `requests` 库进行 HTTP 请求时，可能会遇到网络延迟或其他原因导致的请求超时。为了有效应对这一情况并提高爬虫程序的稳定性，可以采取多种策略。

#### 设置合理的超时时间
通过设置合适的超时参数来控制等待服务器响应的时间长度是一个基本措施。如果未指定，则默认会一直等待直到连接建立成功或失败为止。可以通过向 `get()` 或者其他发送函数传递一个名为 `timeout` 的浮点数作为秒单位的最大允许等待时间[^4]：

import requests

try:
    response = requests.get('https://example.com', timeout=5.0)
except requests.Timeout as e:
    print(f'Timeout error occurred: {e}')

#### 使用重试机制
对于偶尔发生的短暂性错误（如临时性的网络波动），可以在捕获异常之后尝试重新发起相同的请求几次。这里展示了一个简单的例子，它会在发生超时时自动重复最多三次尝试[^1]:

from urllib3.util.retry import Retry
from requests.adapters import HTTPAdapter
import requests

session = requests.Session()
retries = Retry(total=3,
                backoff_factor=0.1,
                status_forcelist=[ 500, 502, 503, 504 ])

adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

try:
    resp = session.get(url='https://api.github.com')
except Exception as err:
    print(err)
else:
    print(resp.status_code)

#### 处理不同类型的超时异常
除了普通的 `Timeout` 错误外，还有可能遭遇读取数据过程中断开等情况下的特定异常类——比如 `ReadTimeout` 和 `ConnectTimeout` 。针对这些特殊情况也可以分别定义不同的处理逻辑[^3] :

from requests.exceptions import ConnectTimeout, ReadTimeout

try:
    r = requests.post("http://someurl", data=payload, timeout=(connect_timeout, read_timeout))
except ConnectTimeout:
    # Handle connect timeout...
except ReadTimeout:
    # Handle read timeout...

#### 调整并发度与频率限制
过高的并发量可能导致目标网站拒绝服务甚至封禁 IP 地址；而过于频繁地访问同样会引起对方反感从而触发防护机制。因此，在编写多线程或多进程版本的爬虫之前应当充分考虑这一点，并适当降低每次抓取之间的间隔时间以及总的请求数目[^2].

python爬虫多次请求超时的几种重试方法

1. 设置超时时间：可以通过设置超时时间来减少请求超时的概率，如果超时了则可以进行重试。

2. 增加等待时间：在多次请求中间增加等待时间，可以让服务器有更多的时间来响应请求，减少超时的概率。

3. 异常捕捉：在请求过程中，如果出现异常可以进行捕捉处理，然后再进行重试。

4. 使用代理IP：有时候因为IP被封，会导致请求超时，可以使用代理IP来解决这个问题。

5. 减少请求次数：如果多次请求都超时了，可以考虑减少请求次数，或者增加请求间隔时间。

6. 使用多线程或异步请求：使用多线程或异步请求可以有效减少请求等待时间，提高请求效率，从而减少请求超时的问题。