python接口自动化20-requests获取响应时间(elapsed)与超时(timeout)

简介: 前言requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的。如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.

前言

requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的。
如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间

关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!!

elapsed官方文档

  1. elapsed方法的官方文档地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/api.html#requests.Response
requests.Response

     elapsed = None

     The amount of time elapsed between sending the request and the arrival of the response (as a timedelta). This property specifically measures the time taken between sending the first byte of the       request and finishing parsing the headers. It is therefore unaffected by consuming the response content or the value of the stream keyword argument.
     简单翻译:计算的是从发送请求到服务端响应回来这段时间(也就是时间差),发送第一个数据到收到最后一个数据之间,这个时长不受响应的内容影响

2.用help()查看elapsed里面的方法

import requests
r = requests.get("https://www.baidu.com")
help(r.elapsed)

elapsed里面几个方法介绍

  • total_seconds 总时长,单位秒

  • days 以天为单位

  • microseconds (>= 0 and less than 1 second) 获取微秒部分,大于0小于1秒

  • seconds Number of seconds (>= 0 and less than 1 day) 秒,大于0小于1天

  • max = datetime.timedelta(999999999, 86399, 999999) 最大时间

  • min = datetime.timedelta(-999999999) 最小时间

  • resolution = datetime.timedelta(0, 0, 1) 最小时间单位

获取响应时间

1.获取elapsed不同的返回值

import requests
r = requests.get("http://www.cnblogs.com/yoyoketang/")
print(r.elapsed)
print(r.elapsed.total_seconds())
print(r.elapsed.microseconds)
print(r.elapsed.seconds)
print(r.elapsed.days)
print(r.elapsed.max)
print(r.elapsed.min)
print(r.elapsed.resolution)

img_b242d61d964f6ec2c44e2409d70fb3cf.png

2.网上很多资料写的是用microseconds获取响应时间,再除1000*1000得到时间为秒的单位,当请求小于1s时,发现不出什么问题。如果时间超过1s,问题就来了。
(很显然,大于1s的时候,只截取了后面的小数部分)

img_7acd200a04e02a3256e3250277cb7592.png

3.所以获取响应时间的正确姿势应该是:r.elapsed.total_seconds(),单位是s

timeout超时

1.如果一个请求响应时间比较长,不能一直等着,可以设置一个超时时间,让它抛出异常

2.如下请求,设置超时为0.5s,那么就会抛出这个异常:requests.exceptions.ConnectTimeout: HTTPConnectionPool

import requests
r = requests.get("http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/", timeout=1)
print(r.elapsed)
print(r.elapsed.total_seconds())
print(r.elapsed.microseconds)

img_a16fbab592e95f99a1722b3478d60893.png

相关文章
|
18天前
|
数据采集 JSON API
深入解析:使用 Python 爬虫获取淘宝店铺所有商品接口
本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥,申请接口权限。接着,通过构建请求、生成签名、调用接口(如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`)及处理响应,实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法,并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。
|
2月前
|
API Python
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
【02】优雅草央央逆向技术篇之逆向接口协议篇-以小红书为例-python逆向小红书将用户名转换获得为uid-优雅草央千澈
156 1
|
3月前
|
Python
自动化微信朋友圈:Python脚本实现自动发布动态
本文介绍如何使用Python脚本自动化发布微信朋友圈动态,节省手动输入的时间。主要依赖`pyautogui`、`time`、`pyperclip`等库,通过模拟鼠标和键盘操作实现自动发布。代码涵盖打开微信、定位朋友圈、准备输入框、模拟打字等功能。虽然该方法能提高效率,但需注意可能违反微信使用条款,存在风险。定期更新脚本以适应微信界面变化也很重要。
290 61
|
18天前
|
机器学习/深度学习 设计模式 测试技术
Python 高级编程与实战:构建自动化测试框架
本文深入探讨了Python中的自动化测试框架,包括unittest、pytest和nose2,并通过实战项目帮助读者掌握这些技术。文中详细介绍了各框架的基本用法和示例代码,助力开发者快速验证代码正确性,减少手动测试工作量。学习资源推荐包括Python官方文档及Real Python等网站。
|
18天前
|
存储 JSON API
Python测试淘宝店铺所有商品接口的详细指南
本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口,涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例,帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据,适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全,确保应用的稳定性和合法性。
|
27天前
|
存储 数据采集 数据格式
Python自动化Office文档处理全攻略
本文介绍如何使用Python自动化处理Word、Excel和PDF文档,提升办公效率。通过安装`python-docx`、`openpyxl`、`pandas`、`PyPDF2`和`pdfplumber`等库,可以轻松实现读取、修改、创建和批量处理这些文档。具体包括:自动化处理Word文档(如读取、修改内容、调整样式),Excel文档(如读取、清洗、汇总数据),以及PDF文档(如提取文本和表格数据)。结合代码示例和实战案例,帮助你掌握高效办公技巧,减少手动操作的错误率。
56 1
|
1月前
|
API 文件存储 数据安全/隐私保护
python 群晖nas接口(一)
这段代码展示了如何通过群晖NAS的API获取认证信息(SID)并列出指定文件夹下的所有文件。首先,`get_sid()`函数通过用户名和密码登录NAS,获取会话ID(SID)。接着,`list_file(filePath, sid)`函数使用该SID访问FileStation API,列出给定路径`filePath`下的所有文件。注意需替换`yourip`、`username`和`password`为实际值。
112 18
|
2月前
|
机器学习/深度学习 运维 数据可视化
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
TSFresh 是一个专门用于时间序列数据特征自动提取的框架,支持分类、回归和异常检测等机器学习任务。它通过自动化特征工程流程,处理数百个统计特征(如均值、方差、自相关性等),并通过假设检验筛选显著特征,提升分析效率。TSFresh 支持单变量和多变量时间序列数据,能够与 scikit-learn 等库无缝集成,适用于大规模时间序列数据的特征提取与模型训练。其工作流程包括数据格式转换、特征提取和选择,并提供可视化工具帮助理解特征分布及与目标变量的关系。
119 16
Python时间序列分析:使用TSFresh进行自动化特征提取
|
1月前
|
API Python
python泛微e9接口开发
通过POST请求向指定IP的API注册设备以获取`secrit`和`spk`。请求需包含`appid`、`loginid`、`pwd`等头信息。响应中包含状态码、消息及`secrit`(注意拼写)、`secret`和`spk`字段。示例代码使用`curl`命令发送请求,成功后返回相关信息。
51 5
|
1月前
|
API 文件存储 Python
python 群晖nas接口(二)
这段代码展示了如何通过API将文件上传到群晖NAS。它使用`requests`库发送POST请求,指定文件路径、创建父级目录及覆盖同名文件的参数,并打印上传结果。确保替换`yourip`和`sid`为实际值。
74 2

热门文章

最新文章