python爬虫多次请求超时的几种重试方式

python爬虫多次请求超时的几种重试方式

在python爬虫中，请求超时代理错误等报错很是常见，下面总结了几种requests的方式：

第一种

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

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第二种

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

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第三种

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。

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第四种

@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

万能python包中之一的retry模块，自行百度，此处就不介绍了。

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有问题之处还请斧正。