python requests请求卡住问题

本文探讨了爬虫工具在requests请求过程中出现卡顿的原因,并提供了两种解决方案:一是更改DNS,二是设置全局socket超时时间。最终通过修改Linux主机文件指定IP地址解决了DNS解析导致的卡顿。

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最近经常接到别人反馈某个爬虫工具程序没有正常运行,需要下载的资讯数据也没有及时进行收录。

刚开始以为可能是机器的问题,偶尔机器会出现程序运行中途卡住的情况。

但随着异常的情况越来越频繁,我便只好去排查问题。

通过查看程序运行的日志信息,发现程序总是卡在requests请求的那一步。

这让我觉得很奇怪,这一步为什么会卡住呢,我已经设置了超时时间,按理说超时的话程序会进入异常啊,然而却什么异常信息都没有输出。

查找了相关的资料,发现确实存在这种情况。

requests文档上有写,timeout is not a time limit on the entire response download; rather, an exception is raised if the server has not issued a response for timeout seconds (more precisely, if no bytes have been received on the underlying socket for timeout seconds). If no timeout is specified explicitly, requests do not time out. 

大概的意思就是说requests请求上设置的timeout不是整个响应下载的时间限制,这里的timeout应该理解为与服务器连接后接收数据的时间,如果超过规定的时间则为超时。这与我之前的理解有很大不同。

那么如何解决这个问题呢?

目前有两种方法解决,一种是更改dns,并且推荐阿里的dns,因为他们认为这里的卡住是因为卡在了dns解析那里。

另一种则是设置全局的socket超时时间,通过

import socket 
socket.setdefaulttimeout(时间) 

这两句代码来解决。

通过测试,使用第二种方案后,程序还是会卡住。(难道真的是卡在dns解析?如果是的话,只能更改dns吗?有没有别的办法?)

因为目前对网络连接方面不是很了解,所以尚不太清楚具体原因。这个问题先留在这,待解决时再来补充。

#补充

最近尝试了第二种方案,发现能够有效解决问题,就是说这里的请求确实是卡在了解析dns的那一步。

解决方案是直接修改linux机器的hosts文件,指定域名访问的ip地址,免去解析dns的步骤。

转载于:https://www.cnblogs.com/niansi/p/7143736.html

<think>嗯,用户问如何分析Python程序卡住问题,这需要我仔细思考如何组织回答。首先,用户可能是刚遇到程序卡住的情况,不知道从哪里下手。我应该从常见原因入手,分步骤给出排查方法,这样用户能一步步跟着检查。 常见原因方面,死循环、阻塞I/O、资源竞争、第三方库问题、外部依赖故障这些都是常见问题。用户可能对这些概念不太熟悉,需要用简单的中文解释。例如,死循环可能是因为循环条件设置错误,或者退出条件未触发。阻塞I/O比如网络请求没有设置超时,导致一直等待。资源竞争比如多线程中的锁问题,可能导致死锁。 然后是具体分析步骤。第一步检查日志和输出,用户可能没有加日志,需要提醒他们添加print或logging语句。第二步检查CPU使用率,可以用top或任务管理器,如果是CPU过高,可能是死循环或密集计算。第三步检查内存,内存泄漏的问题可以用tracemalloc或者objgraph。第四步检查线程和进程,threading和multiprocessing模块的方法可能有用。第五步网络和I/O,检查超时设置,或者使用异步处理。第六步代码调试,打断点或者用pdb。第七步第三方库,查看文档和issue。第八步外部依赖,比如数据库连接是否正常。第九步工具分析,比如cProfile、py-spy、strace,这些工具用户可能不熟悉,需要简单说明用法。 还要注意用户可能的环境差异,比如开发环境和生产环境的不同。最后总结一个检查清单,帮助用户系统化排查。 需要确保回答结构清晰,分点列出,语言简洁。同时要避免使用专业术语过多,或者用用户能理解的方式解释。比如,用“程序停止响应”代替“hang”,用“同时修改同一数据”解释资源竞争。同时,提到的工具和命令要准确,比如推荐cProfile时给出示例命令,用户可以直接使用。 可能用户是开发者,有一定基础,但需要指导排查步骤。所以回答要实用,步骤明确,工具推荐具体。还要注意中文表达,避免直译英文术语,比如“死锁”这样的术语可以保留,但需要解释。例如,死锁是指多个线程互相等待对方释放资源,导致程序无法继续运行。 另外,用户可能没有使用过调试工具,所以需要简单说明如何用pdb进行调试,或者如何用cProfile分析性能。示例代码可能有助于用户理解,比如给出一个死循环的例子,或者演示如何添加超时参数。 最后,检查是否覆盖了所有常见原因和对应的解决方法,确保用户按照步骤可以定位问题。可能用户的问题涉及到多线程或异步编程,这部分需要重点讲解,比如检查是否正确处理了协程,或者是否有未释放的锁。 总之,回答需要系统化、步骤化,同时用浅显的语言解释技术点,提供实用的工具和命令,帮助用户逐步排查Python程序卡住问题。</think>分析Python程序卡住问题需要系统化排查,以下是分步排查指南: --- ### 一、常见卡住原因 1. **死循环**:循环条件未更新或退出条件未触发 2. **阻塞I/O**:网络请求/文件操作未设置超时 3. **资源竞争**:多线程/多进程同时修改同一数据 4. **第三方库问题**:异步框架未正确处理协程 5. **外部依赖故障**:数据库连接丢失或API响应延迟 --- ### 二、具体分析步骤 #### 1. 检查日志和输出 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 添加详细日志 ``` - 在关键代码段插入`print`或`logging`语句 - 观察最后输出的日志位置 #### 2. 检查CPU使用率 - 通过`top`(Linux/Mac)或任务管理器(Windows)查看: - CPU持续100% → 可能存在死循环 - CPU正常但程序无响应 → 可能阻塞在I/O #### 3. 检查内存占用 ```python import tracemalloc tracemalloc.start() # 跟踪内存分配 # ...代码执行后... snapshot = tracemalloc.take_snapshot() top_stats = snapshot.statistics('lineno') for stat in top_stats[:10]: print(stat) ``` #### 4. 线程/进程分析 ```python import threading print(threading.enumerate()) # 查看所有活跃线程 import multiprocessing print(multiprocessing.active_children()) # 查看子进程 ``` #### 5. 网络和I/O检查 - 为所有网络请求添加超时: ```python requests.get(url, timeout=10) # 设置超时参数 ``` - 使用`lsof -i :端口号`检查端口占用情况 #### 6. 代码调试 - 使用`pdb`交互式调试: ```bash python -m pdb your_script.py ``` - 断点调试快捷键: - `n`执行下一行 - `c`继续执行 - `p 变量名`查看变量值 #### 7. 第三方库检查 - 查看库文档确认正确用法 - 在GitHub Issues中搜索类似问题 - 尝试降级到稳定版本: ```bash pip install package==1.2.3 ``` #### 8. 外部依赖验证 ```python import socket s = socket.socket() s.settimeout(5) # 设置连接超时 try: s.connect(("db-host", 3306)) except Exception as e: print("数据库连接失败:", e) ``` #### 9. 使用分析工具 - **性能分析**: ```bash python -m cProfile -s cumulative your_script.py ``` - **高级调试**: - `py-spy`实时采样分析 - `strace`跟踪系统调用(Linux) - `wireshark`分析网络流量 --- ### 三、典型问题处理示例 **案例**:多线程死锁 ```python import threading lockA = threading.Lock() lockB = threading.Lock() def thread1(): with lockA: with lockB: # 可能在此处卡住 print("Thread1") def thread2(): with lockB: with lockA: # 死锁发生点 print("Thread2") ``` **解决方案**: - 使用`threading.Condition`替代嵌套锁 - 保证锁的获取顺序一致 - 设置锁超时:`lock.acquire(timeout=5)` --- ### 四、检查清单 1. 是否所有循环都有明确的退出条件? 2. 网络请求/数据库操作是否设置超时? 3. 多线程是否使用线程安全的数据结构? 4. 是否有未处理的异常导致状态不一致? 5. 第三方库版本是否与Python版本兼容? 通过以上系统性排查,可以逐步定位程序卡住的根本原因。建议每次修改后使用最小化测试用例验证问题是否复现。
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