requests原生支持 import requests from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() # 重试次数为3 s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3)) s.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3)) # 超时时间为5s s.get('http://example.com', timeout=5) req

使用requests进行重试 import requests from requests.adapters import HTTPAdapter from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry session = requests.Session() retry = Retry(connect=3, backoff_factor=0.5) adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry) session

由于Zuul的内容较多所以单独列出一篇来讲.全是干货,如果学到东西的,动动小手给点个推荐^_^  谢谢! 1. Router and Filter: Zuul(路由和过滤:Zuul) 路由是微服务架构不缺少的一部分.例如“/”可能映射到web服务,“/api/users”映射到用户管理服务,而“/api/shop”映射到采购服务.Zuul是Netflix中的一个基于JVM的路由器,也是一个服务端负载均衡器. zuul有下列用途: Authentication(权限验证) Insights Str

网络请求不可避免会遇上请求超时的情况,在 requests 中,如果不设置你的程序可能会永远失去响应.超时又可分为连接超时和读取超时. 连接超时 连接超时指的是在你的客户端实现到远端机器端口的连接时(对应的是connect()),Request 等待的秒数. import timeimport requests url = 'http://www.google.com.hk' print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))try:    html = requ

一 源起: requests模块作为python爬虫方向的基础模块实际上在日常实际工作中也会涉及到,比如用requests向对方接口url发送POST请求进行推送数据,使用GET请求拉取数据. 但是这里有一个状况需要我们考虑到:那就是超时的情况如何处理,超时后重试的机制. 二 连接超时与读取超时: 超时:可分为连接超时和读取超时. 连接超时 连接超时,连接时request等待的时间(s) import requests import datetime url = 'http://www.goog

import requests from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() s.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=3)) s.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=3)) s.get('http://example.com', timeout=1)

介绍 tenacity is an Apache 2.0 licensed general-purpose retrying library, written in Python, to simplify the task of adding retry behavior to just about anything. It originates from a fork of retrying which is sadly no longer maintained. Tenacity isn’t

使用requests模块构造的下载器,首先安装第三方库requests pip install requests 1 class StrongDownload(object): def __init__(self): #拿到代理iplist self.iplist = ['自己想办法搞'] # self.UserAgent = ['自己想办法搞'] def get(self,url,timeout,proxy=False,num_retries=3): '''url timeout,proxy,

一.随时随地爬取一个网页下来 怎么爬取网页?对网站开发了解的都知道,浏览器访问Url向服务器发送请求,服务器响应浏览器请求并返回一堆HTML信息,其中包括html标签,css样式,js脚本等.我们之前用的是Python标准基础库Urllib实现的, 现在我们使用Python的Requests HTTP库写个脚本开始爬取网页.Requests的口号很响亮“让HTTP服务人类“,够霸气. 二.Python Requests库的基本使用 1.GET和POST请求方式 GET请求 import requ

当我们的代码是有访问网络相关的操作时,比如http请求或者访问远程数据库,经常可能会发生一些错误,有些错误可能重新去发送请求就会成功,本文分析常见可能需要重试的场景,并最后给出python代码实现. 常见异常分成两种,一种是请求传输过程出错,另一种是服务端负载过高导致错误.  对于第一种错误,可能请求还未到服务端处理程序就已经返回.  HTTP请求错误: DNSError:域名不能解析出ip地址,可能是服务端重新部署到其它地方. ConnectionError:请求建立握手连接的过程出错,可能是

https://segmentfault.com/q/1010000000517234 -- ::, - oracle - ERROR - data format error:HTTPConnectionPool(host=): Max retries exceeded with url: /collection/agent (Caused by NewConnectionError('<requests.packages.urllib3.connection.HTTPConnection ob

在做接口自动化测试的时候,总会遇到,因连接超时等错误导致,接口脚本失败. 官方给出的方法: max_retries=5 出错重试5次注意的是,这个只对DNS,连接错误进行重试. from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() s.mount('http://',HTTPAdapter(max_retries=5)) s.mount('https://',HTTPAdapter(max_retries=5)) s.g

转译自:https://laike9m.com/blog/requests-secret-pool_connections-and-pool_maxsize,89/ Requests' secret: pool_connections and pool_maxsize Requests 是一个python开发者众所周知的第三方库.因其简单的API和高性能,大多数人倾向于使用requests而不是urllib2作为访问http的标准库.然而很多使用requests库的人可能不知道内部原因,今天我就

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/xie_0723/article/details/52790786 关于 Python Requests ,在使用中,总结了一些小技巧把,分享下. 1:保持请求之间的Cookies,我们可以这样做. import requests self.session = requests.Session() self.session.get(login_url) # 可以保持登录态 1 2 3 2:请求时,会

安装 pip install retry Retry装饰器 retry(exceptions=Exception, tries=-1, delay=0, max_delay=None, backoff=1, jitter=0, logger=logging_logger): """Return a retry decorator.       :param exceptions: an exception or a tuple of exceptions to catch.

设置请求时的重试规则 import requests from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() a = HTTPAdapter(max_retries=3) b = HTTPAdapter(max_retries=3) #将重试规则挂载到http和https请求 s.mount('http://', a) s.mount('https://', b) 请求Url 上面设置完毕后,通过改Session的请求就可

我们已经讲解了Python内置的urllib模块,用于访问网络资源.但是,它用起来比较麻烦,而且,缺少很多实用的高级功能. 更好的方案是使用requests.它是一个Python第三方库,处理URL资源特别方便. 安装requests 如果安装了Anaconda,requests就已经可用了.否则,需要在命令行下通过pip安装: $ pip install requests 如果遇到Permission denied安装失败,请加上sudo重试. 使用requests 要通过GET访问一个页面,

多线程下载主要用到http请求中的header Content-Length:资源长度,用于确认资源的总长度,从而便于规划每个线程的任务量 Range:bytes=beg1-end1;beg2-end2,用来控制下载的资源的某一部分,需要注意,这里的beg.end是前闭后闭区间. 当下载的片段较小时,很容易出错,需要重试,可以使用retry模块通过注解方式实现重试,这个模块非常好用. Python的多线程没有体现出优势来.链条的强度取决于最薄弱的一环,木桶的容量取决于最短的木板,系统的的并发量取

本文介绍 Python Requests 库的开发者接口,主要内容包括: 目录 一.主要接口 1. requests.request() 2. requests.head().get().post().put().patch().delete() 二.异常 三.Request对象 四.PreparedRequest对象 五.Response对象 六.Session 七.HTTPAdapter 八.认证 九.编码 十.状态码查询 一.主要接口 1. requests.request(method,

最近在用requests写一些项目,遇见了一些问题,百度了很多,有些都不太好使,最后看了下requestsAPI文档,才明白了很多,最后项目趋于稳定.看来学东西还是API文档比较权威啊~ 问题场景 项目需要通过一台主机搭上代理向目标服务器定时交换数据,主机上同时跑着比较占用资源的其他项目. 项目设计思路 因为主机上已经运行了比较占用线程内存资源的其他项目,所以计划本项目就应该在不能太占用资源,的前提下保持比较流畅的运行. 设计了在线程下加上定时器的思路,定时运行相关网络请求方法. 请求量 :每隔