网络请求超时应捕获Timeout,也可用RequestException统一处理异常
IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《网络请求超时应捕获requests.Timeout,但也可以捕获更通用的requests.RequestException来处理所有请求异常。》,聊聊,我们一起来看看吧!
处理网络请求错误应优先捕获requests.Timeout以精准应对超时问题,同时不可忽视requests.RequestException以覆盖更广泛的异常。1. requests.Timeout用于专门处理超时错误,可执行重试或日志记录;2. requests.RequestException是所有请求异常的基类,能捕捉连接错误、HTTP错误等其他问题;3. 最佳实践是结合两者进行分类型处理,避免遗漏异常;4. 使用response.raise_for_status()检查HTTP状态码以识别服务器端错误;5. 重试逻辑需限制次数、采用退避算法并记录日志;6. 常见错误包括ConnectionError、HTTPError、URLRequired、TooManyRedirects、SSLError等,应分别处理;7. 日志记录应涵盖请求与响应细节、耗时及异常信息;8. requests高级功能如Session、Authentication、Proxies、Streaming可提升请求处理效率。

网络请求超时,应该捕获requests.Timeout,但requests.RequestException也不能忽视。前者更精准地捕捉超时错误,后者则能覆盖更广泛的网络请求问题。结合使用,可以构建更健壮的错误处理机制。

解决方案:

在编写网络请求相关的代码时,需要考虑到各种可能出现的异常情况,其中超时是最常见的一种。直接捕获requests.Timeout可以精确地处理超时情况,例如,重试请求或者记录日志。但是,网络环境复杂多变,除了超时,还可能出现连接错误、DNS解析失败等问题。如果只捕获requests.Timeout,这些异常情况就可能被忽略,导致程序崩溃或者出现其他不可预测的行为。
requests.RequestException是所有requests库抛出的异常的基类。这意味着,捕获requests.RequestException可以捕获所有与请求相关的异常,包括requests.Timeout、requests.ConnectionError等。这样做的好处是,可以简化错误处理代码,避免编写多个try...except块。

但是,过度宽泛的异常捕获也可能带来问题。例如,如果捕获了requests.RequestException,但没有对异常类型进行区分,就可能无法针对不同的异常情况采取不同的处理策略。因此,最佳实践是,既要捕获requests.Timeout,也要捕获requests.RequestException,并根据实际情况进行处理。
import requests
try:
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
response.raise_for_status() # 检查HTTP状态码,抛出异常
print(response.content)
except requests.Timeout:
print("请求超时,正在重试...")
# 在这里添加重试逻辑
except requests.RequestException as e:
print(f"请求发生错误: {e}")
# 在这里添加错误处理逻辑,例如记录日志或者通知管理员
except Exception as e:
print(f"其他错误: {e}") # 捕获其他可能出现的异常,例如TypeError, ValueError等为什么要检查response.raise_for_status()?
response.raise_for_status()方法会检查HTTP响应的状态码。如果状态码表示请求失败(例如,404 Not Found,500 Internal Server Error),它会抛出一个requests.exceptions.HTTPError异常。这个异常也是requests.RequestException的子类。通过检查状态码,可以及时发现服务器端的问题,并采取相应的处理措施。
如何处理重试逻辑?
如果请求超时,可以尝试重新发送请求。但是,需要注意以下几点:
- 限制重试次数: 为了避免无限循环,应该设置一个最大重试次数。
- 使用退避算法: 每次重试之间应该增加一定的延迟,避免对服务器造成过大的压力。
- 记录重试日志: 记录每次重试的时间和结果,方便后续分析问题。
以下是一个简单的重试逻辑示例:
import requests
import time
def retry_request(url, max_retries=3, initial_delay=1):
for i in range(max_retries):
try:
response = requests.get(url, timeout=5)
response.raise_for_status()
return response
except requests.RequestException as e:
print(f"尝试 {i+1} 失败: {e}")
if i == max_retries - 1:
print("达到最大重试次数,放弃重试。")
raise
delay = initial_delay * (2 ** i) # 退避算法,每次重试延迟翻倍
print(f"等待 {delay} 秒后重试...")
time.sleep(delay)
return None
# 使用示例
try:
response = retry_request('https://www.example.com')
if response:
print(response.content)
except requests.RequestException as e:
print(f"最终请求失败: {e}")除了超时,还有哪些常见的网络请求错误需要处理?
除了超时,以下是一些常见的网络请求错误:
- ConnectionError: 连接错误,例如服务器无法访问。
- HTTPError: HTTP状态码错误,例如404 Not Found,500 Internal Server Error。
- URLRequired: URL缺失或者无效。
- TooManyRedirects: 重定向次数过多。
- SSLError: SSL证书错误。
针对不同的错误类型,可以采取不同的处理策略。例如,对于连接错误,可以尝试重试请求;对于HTTP错误,可以根据状态码进行不同的处理;对于SSL证书错误,可以检查证书是否有效。
如何记录网络请求日志?
记录网络请求日志可以帮助我们分析问题,优化性能。可以记录以下信息:
- 请求URL
- 请求方法
- 请求头
- 请求体
- 响应状态码
- 响应头
- 响应体
- 请求耗时
- 异常信息
可以使用Python的logging模块来记录日志。
import logging
# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
try:
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
response.raise_for_status()
logging.info(f"请求成功: URL={response.url}, Status Code={response.status_code}, Response Time={response.elapsed.total_seconds()}s")
print(response.content)
except requests.Timeout:
logging.warning("请求超时")
except requests.RequestException as e:
logging.error(f"请求发生错误: {e}")如何使用更高级的requests库功能?
requests库提供了许多高级功能,例如:
- Session: 使用Session可以保持会话状态,例如cookie。
- Authentication: 支持多种身份验证方式,例如Basic Authentication,Digest Authentication。
- Proxies: 可以通过代理服务器发送请求。
- Streaming: 可以流式传输数据,例如下载大文件。
熟悉这些高级功能可以帮助我们更高效地处理网络请求。
本篇关于《网络请求超时应捕获Timeout,也可用RequestException统一处理异常》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!
Golang数据竞争检测与修复技巧
- 上一篇
- Golang数据竞争检测与修复技巧
- 下一篇
- Win10专业版右键添加实用选项教程
-
- 文章 · python教程 | 11分钟前 |
- Python办公自动化:Excel与Word实用技巧
- 419浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 26分钟前 |
- ib_insync获取合约ID方法详解
- 257浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python图像增强方法全解析
- 262浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- 自然语言处理异常检测教程
- 485浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python模块参数传递方法详解
- 425浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python临时文件处理技巧与解决方法
- 125浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Scrapy框架使用教程及扩展详解
- 423浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python菜单系统开发技巧:输入验证与逻辑优化
- 358浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python正则词典匹配优化方法
- 476浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 | Python
- Python文件读取方法与使用教程
- 311浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- PythonTkinter全屏视频播放器实现方法
- 272浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python爬虫验证码识别全攻略
- 401浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- ChatExcel酷表
- ChatExcel酷表是由北京大学团队打造的Excel聊天机器人,用自然语言操控表格,简化数据处理,告别繁琐操作,提升工作效率!适用于学生、上班族及政府人员。
- 3349次使用
-
- Any绘本
- 探索Any绘本(anypicturebook.com/zh),一款开源免费的AI绘本创作工具,基于Google Gemini与Flux AI模型,让您轻松创作个性化绘本。适用于家庭、教育、创作等多种场景,零门槛,高自由度,技术透明,本地可控。
- 3561次使用
-
- 可赞AI
- 可赞AI,AI驱动的办公可视化智能工具,助您轻松实现文本与可视化元素高效转化。无论是智能文档生成、多格式文本解析,还是一键生成专业图表、脑图、知识卡片,可赞AI都能让信息处理更清晰高效。覆盖数据汇报、会议纪要、内容营销等全场景,大幅提升办公效率,降低专业门槛,是您提升工作效率的得力助手。
- 3592次使用
-
- 星月写作
- 星月写作是国内首款聚焦中文网络小说创作的AI辅助工具,解决网文作者从构思到变现的全流程痛点。AI扫榜、专属模板、全链路适配,助力新人快速上手,资深作者效率倍增。
- 4717次使用
-
- MagicLight
- MagicLight.ai是全球首款叙事驱动型AI动画视频创作平台,专注于解决从故事想法到完整动画的全流程痛点。它通过自研AI模型,保障角色、风格、场景高度一致性,让零动画经验者也能高效产出专业级叙事内容。广泛适用于独立创作者、动画工作室、教育机构及企业营销,助您轻松实现创意落地与商业化。
- 3966次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览

