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爬虫过程中遇到异常怎么办？

article 2025/3/1 22:25:12

在爬虫开发过程中，遇到异常是常有的事。以下是一些常见的异常处理策略和代码示例，帮助你诊断和解决爬虫过程中可能遇到的问题。

一、网络连接异常

网络连接异常是爬虫中最常见的问题之一，可能表现为无法连接到目标网站或连接不稳定。

解决方法：

检查网络环境是否稳定：确保你的网络连接是稳定的。
尝试更换目标网站服务器：例如，使用代理IP来更换请求的来源。
检查请求参数设置：确保URL格式正确，没有拼写错误或其他参数错误。

代码示例：

import requests
from requests.exceptions import HTTPError, ConnectionError, Timeout, RequestException

def get_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        return response.text
    except HTTPError as e:
        print("HTTPError:", e)
    except ConnectionError as e:
        print("ConnectionError:", e)
    except Timeout as e:
        print("Timeout:", e)
    except RequestException as e:
        print("RequestException:", e)

url = "http://example.com"
content = get_url(url)
if content:
    print(content)

二、爬虫代码异常

爬虫代码异常通常表现为程序运行错误或无法获取到预期数据。

解决方法：

检查代码逻辑：确保代码逻辑正确。
使用正则表达式或其他数据解析方法：确保正确解析数据。
定期检查目标网站HTML结构变化：及时调整爬虫代码。

代码示例：

import re

def parse_html(html):
    try:
        # 使用正则表达式解析数据
        pattern = r'<div class="content">(.+?)</div>'
        result = re.search(pattern, html)
        if result:
            return result.group(1)
        else:
            return None
    except Exception as e:
        print("ParseError:", e)

三、页面解析异常

在解析网页时，可能会因为元素不存在或页面结构变化导致解析失败。

解决方法：

使用try-except语句：捕获解析过程中可能发生的异常。
添加适当的判断条件：在解析前检查元素是否存在。

代码示例：

from bs4 import BeautifulSoup

html = "<div class='product'>Price: $100</div>"
try:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    price = soup.find("span", class_="price").text
except AttributeError:
    price = "N/A"
print(price)

四、反爬虫机制异常

目标网站可能返回HTTP状态码异常，如403 Forbidden或429 Too Many Requests等。

解决方法：

使用反爬虫技术：如设置User-Agent、使用代理IP或添加适当的请求头。
合理设置请求间隔：避免因请求频率过高而被网站封禁。

代码示例：

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36'
}
try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 继续处理正常返回的响应
except requests.HTTPError:
    # 处理HTTP异常，进行相应操作

五、数据存储异常

数据存储异常可能发生在写入文件或数据库连接时。

解决方法：

使用try-except语句捕获异常：在异常处理中进行相应的错误处理或重试操作。

代码示例：

import csv

try:
    with open('data.csv', 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        # 写入数据
except IOError:
    # 处理IO异常，进行相应操作

通过以上方法，可以有效地处理Python爬虫中的异常情况，提高爬虫的稳定性和可靠性。记住，异常不是妨碍，而是给我们发现问题和提升技能的机会。掌握异常处理的技巧，你将能更轻松地欣赏到爬虫这段旅程中的点点滴滴！

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