https://x.com/qq3qiyu/status/1737728033384206710?s=20
看到有人讨论 python requests 的 timeout 问题，简而言之就是发现 requests 的总耗时会超过你设置的 timeout。
其实原理很简单，requests 支持两种 timeout：
* connect timeout: 建立连接的超时时间
* read timeout: 服务端每次响应的超时时间
默认情况下，timeout 设置的是 connect timeout + read timeout，你也可以通过 tuple 的形式分别设置。
需要注意的是，requests 并不支持 total timeout，就是实际上你没法控制这个 requests 请求总共会花多长时间。举一个极端的例子，如果这个服务端总能在每隔 read timeout 内回复点数据，那么这个请求实际上可以耗费无穷长的时间。
requests 官方的解释是，市面上已经有其他控制 total timeout 的包了，requests 没必要再做一个。这个第三方包就是 https://github.com/pnpnpn/timeout-decorator ，它通过设置
如果你使用 asyncio，那么
注意：
看到有人讨论 python requests 的 timeout 问题，简而言之就是发现 requests 的总耗时会超过你设置的 timeout。
其实原理很简单，requests 支持两种 timeout：
* connect timeout: 建立连接的超时时间
* read timeout: 服务端每次响应的超时时间
默认情况下，timeout 设置的是 connect timeout + read timeout，你也可以通过 tuple 的形式分别设置。
需要注意的是，requests 并不支持 total timeout，就是实际上你没法控制这个 requests 请求总共会花多长时间。举一个极端的例子，如果这个服务端总能在每隔 read timeout 内回复点数据，那么这个请求实际上可以耗费无穷长的时间。
requests 官方的解释是，市面上已经有其他控制 total timeout 的包了，requests 没必要再做一个。这个第三方包就是 https://github.com/pnpnpn/timeout-decorator ，它通过设置
ITIMER_REAL 信号来实现对函数总耗时的控制。但是这个包仅支持主线程。如果你使用 asyncio，那么
asyncio.wait_for 可以很轻松地为 coroutine 设置总耗时。aiohttp 的 timeout 看上去也是 total timeout。注意：
asyncio.wait_for 只是停止等待，杀 coroutine 需要另外手动处理（task.cancel()）。被杀的 coroutine 也需要经常通过 await asyncio.sleep(0) 检查自己有没有被杀。