1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

「Python」:ChunkedEncodingErrorの解決方法

Posted at

こんばんは。

今日は「Python:ChunkedEncodingErrorの解決方法」について説明します。

昨日、PDFファイルをダウンロードする簡単なプログラムを作成してみました。
400件以上ダウンロードした後、予期せぬChunkedEncodingErrorエラーが発生しました。
このエラーの解決方法についてご紹介させていただきます。

ChunkedEncodingErrorは、接続が中断され、完全なコンテンツを受信する前にデータが失われたときに発生します。このエラーを解決するための方法をいくつか紹介します

  • リトライの実装:接続が切れた場合に再試行するメカニズムを実装します。
  • レスポンスのストリーミング:より小さなチャンクでファイルをダウンロードして、読み取り不完全の可能性を減らします。
  • タイムアウトの延長:サーバーがデータを送信する時間を増やすために、タイムアウトの期間を延長します。

解決されたコード

以下に、これらの方法を組み合わせた例を示します:

import requests
from requests.exceptions import ChunkedEncodingError, ConnectionError, Timeout
import time

def download_file(pdf_url, directory_path, filename, headers=None, retries=3, timeout=30):
    for attempt in range(retries):
        try:
            # ストリームモードでリクエストを送信し、タイムアウトを設定
            response = requests.get(pdf_url, headers=headers, stream=True, timeout=timeout)
            response.raise_for_status()  # ステータスコードが200でなければ例外を投げる
            
            # ファイルを保存するパスを作成
            file_path = f"{directory_path}/{filename}.pdf"
            with open(file_path, 'wb') as file:
                # コンテンツをチャンク単位で読み込み、ファイルに書き込む
                for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
                    if chunk:
                        file.write(chunk)
            print(f"ダウンロード完了: {file_path}")
            break  # 成功したらループを抜ける
        
        except (ChunkedEncodingError, ConnectionError, Timeout) as e:
            # 例外が発生した場合の処理
            print(f"試行 {attempt + 1} 失敗: {e}")
            if attempt < retries - 1:
                # 再試行する前に待機(指数バックオフを使用)
                print("再試行中...")
                time.sleep(2 ** attempt)
            else:
                # 最大再試行回数に達した場合の処理
                print("最大再試行回数に達しました。ダウンロード失敗。")
                raise

# 使用例
pdf_url = "http://example.com/somefile.pdf"
directory_path = "/path/to/directory"
filename = "downloaded_file"
headers = {"User-Agent": "my-app"}

download_file(pdf_url, directory_path, filename, headers)

このスクリプトは次のように動作します:

指定した回数までファイルのダウンロードを再試行します。
大きなファイルを効率よく処理するためにレスポンスをストリーミングします。
再試行の間に指数バックオフを実装し、サーバーへの負荷を軽減します。
pdf_urldirectory_pathfilename、および headers は実際の値に置き換えて使用してください。

各部分の詳細な説明

  • インポート文:
    • requests モジュールは、HTTPリクエストを送信するためのライブラリです。
    • requests.exceptions から必要な例外をインポートします。
  • 関数 download_file の定義:
    • pdf_url: ダウンロードするPDFファイルのURL。
    • directory_path: ファイルを保存するディレクトリのパス。
    • filename: 保存するファイルの名前。
    • headers: リクエストに使用するヘッダー(オプション)。
    • retries: 再試行の回数(デフォルトは3回)。
    • timeout: タイムアウトの秒数(デフォルトは30秒)。
  • リトライのループ:
    • for attempt in range(retries): 指定した回数(デフォルトは3回)まで再試行を行います。
    • try ブロック内でリクエストを送信し、レスポンスを処理します。
  • リクエストとレスポンスの処理:
    • response = requests.get(pdf_url, headers=headers, stream=True, timeout=timeout): ストリームモードでGETリクエストを送信します。stream=True にすることで、レスポンスをチャンク単位で受信します。
    • response.raise_for_status(): ステータスコードが200でない場合に例外を投げます。
  • ファイルの保存:
    • with open(file_path, 'wb') as file: バイナリモードでファイルを開きます。
    • for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024): レスポンスを1KBのチャンクに分けて読み込みます。
    • file.write(chunk): チャンクをファイルに書き込みます。
  • 例外処理:
    • except (ChunkedEncodingError, ConnectionError, Timeout) as e: 指定した例外が発生した場合に処理を行います。
    • print(f"試行 {attempt + 1} 失敗: {e}"): 失敗した場合のメッセージを表示します。
    • if attempt < retries - 1: 再試行回数が残っている場合に再試行します。
    • time.sleep(2 ** attempt): 再試行の前に待機します(指数バックオフ)。
  • 再試行回数の超過:
    • else: 再試行回数が最大に達した場合の処理を行います。
    • raise: 例外を再度投げて処理を終了します。

エクスポネンシャルバックオフについて

エクスポネンシャルバックオフは、再試行する前に待機する時間を指数関数的に増加させる手法です。例えば、最初の待機時間が2秒なら、次の待機時間は4秒、その次は8秒というように増加します。これにより、サーバーへの負荷を軽減し、成功する確率を高めます。

このコードを使用することで、ダウンロード中の接続の問題に対処し、ファイルを確実に取得できるようになります。

1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?