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超时机制。python中调用两个函数需要给函数设置超时机制，以防止它超时，这里可以用python的signal模块，signal模块可以实现程序内部的信号处理。
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socket.setdefaulttimeout(time)
settimeout(time) socket 实例调用的方法，设置当前 socket 实例连接或接收的超时时间，参数 time 为 None 时恢复默认超时时间
1.pip安装第三方包报错，原因是超时，可能因为默认的库源不稳定，或者网络限制原因。
解决方法：pip --default-timeout=100 install -U pandas //设置超时时间
如果以上语句还是不行，直接切换库源，使用清华的资源库。
pip install -i -U pandas
这两条语句也可以结合使用。
另一个超时的报错，可以使用--upgrade参数解决（为啥一直报超时的错呢？公司网络限制太多了啦）
pip install --upgrade -i -U pandas
2.使用以上方法安装好了package后，在pycharm中要加载这个包，可以在新建工程的时候，勾选inherit global site-packages
在你的这个思路中，可以优化的主要就是几方面：
1：求因数可以仅算到n的平方根q为止,对于n，每有一个小于q的因数，就有一个对应的大于q的因数，两者之积为n。
2：在完数函数中已经完成了求因数的工作，不需要另做一次,直接在完数函数中拼装结果即可。
3：目前来说，已知的完全数都是偶数,因此，最后那行那里可以做num+=2优化，但数学上目前还没有证明不存在奇完全数，这种做法从理论上来说是不严谨的。
实际上，当一个数比较大的时候，做因数分解是一个很费时的工作，要找更大的完数，需要更好的因数分解的方式。比如先求出所有的质因数,在使用这些质因数的组合来寻找非质因数。因为质因数必然是在质数表中，而质数表可以建立一次然后重复使用，相对一个个的试商就快得多了。
如果要进一步优化以寻找更大的完全数，那么，就需要利用更多的关于完全数的规律了，比如，除6以外，其它的完全数都是9n+1，都是p^2*q……，这些优化在你这个框架下实现就比较麻烦。
总体来说，不解决因数分解的问题，主要就是上述三种优化了。
python通过subprocess模块调用系统命令。实际使用中，有一次是命令进入了交互模式，结果web端直接卡死了。
调用时设置一个超时时间，时间用完后自动断开。
这样就避免了系统因为调用命令而僵死的问题。
是为了防止url不可访问，或者响应速度太慢而造成的时间浪费。
比如，你要爬取1000个网站，如果有100个需要30s才能返回数据，你等待他们返回的话就需要3000s了，如果你设置10s超时，那么就能知道最长需要多久1000个可以爬完。
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