Python爬虫系统错误处理，python自带的资料库

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Python爬虫是一种实现自动化数据采集的技术，可以帮助我们快速地从互联网中获取数据。但是，在进行爬取的过程中，我们可能会遇到许多错误。这些错误可能是由于网站反爬机制、网络连接问题、网页解析错误等等引起的。为了让我们的爬虫能够更加稳定和高效地运行，我们需要对可能出现的错误进行处理。本文将介绍Python自带的资料库中提供的错误处理方式。

1. 异常处理

在Python中，异常就是一种事件，当程序出现错误时就会引发异常。Python中有许多种内置异常，如ZeroDivisionError、IndexError、TypeError等。当我们遇到这些内置异常时，可以使用try-except语句将错误捕获并进行相应的处理。

例如，我们在爬取过程中可能会遇到网络连接异常，此时可以通过捕获异常来解决这个问题：

```python

import requests

url = 'http://www.example.com'

try:

r = requests.get(url) # 发送请求

r.raise_for_status() # 如果响应返回码非200，则抛出HTTPError异常

print(r.text)

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(e)

```

请求返回正常则打印响应内容，若出现网络连接问题，则会抛出异常并使用except语句对其进行处理。

2. 网页解析错误处理

在进行网页解析的过程中，可能会遇到解析元素不存在、解析规则不一致等问题。为了应对这些错误，我们可以使用Python自带的资料库中的BeautifulSoup。

BeautifulSoup是一种用于解析HTML、XML等文档的Python库。它可以将html文档转化为树形结构，并提供各种查询与访问树节点的方法。

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://example.com"

r = requests.get(url)

html = r.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

try:

title = soup.title.string # 获取网页标题

print("Title: ", title)

except AttributeError as e: # 如果标题为空，则抛出异常处理

print(e)

```

我们通过获取标题来判断网页是否正常解析，如果出现解析错误，则会抛出异常并进行处理。

3. 日志记录

日志记录是对爬虫运行状态进行监控的一种方式，可以记录下爬虫的运行轨迹、错误日志以及运行时的变量信息等。

Python自带的logging资料库可以帮助我们进行日志记录。我们可以使用logging.basicConfig()方法对日志对象的输出格式、输出级别等参数进行设置。

```python

import logging

logging.basicConfig(filename='example.log', level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s')

try:

r = requests.get('http://www.example.com')

logging.info('Request status code: %d', r.status_code)

print(r.text)

except requests.exceptions.RequestException as e:

logging.error('Exception occurred', exc_info=True)

```

这段代码中，我们使用了basicConfig()方法设置了日志输出的文件名、输出级别为DEBUG、输出格式等参数。在try语句中，我们记录了请求的状态码，并在except语句中使用了error()方法记录了请求发生异常的错误信息。通过这种方式记录下日志，我们可以在爬虫发生变化时快速发现问题并进行处理。

4. 重试机制

当爬虫遇到网络连接异常、网站反爬机制等问题时，我们可以使用重试机制来解决这些问题。重试机制是指在爬虫出现错误时，重新执行爬虫程序的操作。我们可以使用Python自带的资料库中的retrying进行重试。

retrying可以让我们在出现异常时自动重试，可以设置重新尝试的间隔时间、最大尝试次数等参数。例如：

```python

from retrying import retry

import requests

url = "http://www.example.com"

@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=1000) # 最大尝试3次，间隔时间为1秒

def get_url(url):

r = requests.get(url)

r.raise_for_status()

return r.text

try:

content = get_url(url)

except Exception as e:

print(e)

```

定义了一个装饰器@retry，设置了最大尝试次数为3次，间隔时间为1秒。如果在尝试3次后仍然不能成功，将抛出异常并进行处理。

5. 关闭资源

在爬取过程中，我们可能会打开一些网络连接或文件流等资源，如果不适时地关闭这些资源，就可能会在运行过程中出现问题。为了保证爬虫程序的稳定性和可维护性，我们需要在爬取结束时关闭这些资源。

Python提供了with语句来自动管理资源的关闭。例如：

```python

import requests

url = 'http://www.example.com'

with open('example.html', 'w') as f: # 使用with语句自动关闭文件流

r = requests.get(url)

f.write(r.text)

```

在这个例子中，我们使用with语句打开了一个文件流，并在请求返回内容后将数据写入到文件中。当with语句块结束时，Python会自动关闭文件流。

以上就是Python自带的资料库中提供的错误处理方式。通过对错误进行处理、网页解析错误处理、日志记录、重试机制和资源管理等方法，我们可以让我们的爬虫程序更加稳定、高效地运行。

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