117笔记问答在Python中，处理网络延迟和超时可以通过多种方法实现。以下是一些建议：
- 使用
requests库的timeout参数设置请求超时时间。例如，如果你想要设置一个5秒的超时时间，可以这样写：
import requests url = "https://example.com" response = requests.get(url, timeout=5)
- 使用
try-except语句捕获requests.exceptions.Timeout异常。这样，当请求超时时，你可以执行特定的操作，例如重试请求或记录错误。
import requests
from requests.exceptions import Timeout
url = "https://example.com"
try:
response = requests.get(url, timeout=5)
except Timeout:
print("请求超时，正在重试...")
# 这里可以添加重试逻辑，或者记录错误信息
- 对于分布式爬虫，可以使用异步编程库
aiohttp来处理网络延迟。aiohttp允许你使用asyncio库并发地发送多个HTTP请求。
import aiohttp
import asyncio
async def fetch(url, session):
async with session.get(url, timeout=5) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = ["https://example.com"] * 10
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch(url, session) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
print(responses)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
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在分布式爬虫中，你还可以使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）来管理任务。这样，即使某个节点因为网络延迟或超时而无法完成任务，其他节点仍然可以继续处理其他任务。
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为了避免被目标网站封禁，可以使用代理服务器。
requests库支持使用代理，你可以将代理传递给requests.get()方法。在分布式爬虫中，你可以在每个请求之间轮换代理服务器，以降低被封禁的风险。
总之，处理网络延迟和超时需要根据你的具体需求选择合适的方法。在分布式爬虫中，可以使用异步编程、消息队列和代理服务器等技术来提高稳定性和效率。