解析Python爬虫常见异常及处理方法

news2025/1/16 16:03:38

作为专业爬虫程序猿长期混迹于爬虫ip解决方案中，我们经常会遇到各种各样的异常情况。在爬虫开发过程中，处理这些异常是不可或缺的一部分。本文将为大家总结常见的Python爬虫异常，并分享相应的处理方法，帮助你避免绊倒在爬虫之路上。

在这里插入图片描述

一、网络连接异常

1、 TimeoutError: 网络连接超时异常，常见于请求过程中网络延迟过高或目标网站响应缓慢的情况。

解决方法：可以通过设置适当的超时时间，使用try-except语句捕获异常，并选择重新请求或忽略失败的请求。

import requests

try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    # 继续处理正常返回的响应
except requests.Timeout:
    # 处理超时异常，进行相应操作

二、页面解析异常

1、AttributeError: 页面解析过程中发生属性错误，可能是因为所需的元素不存在或页面结构发生变化。

解决方法：可以通过使用try-except语句，或者使用第三方库如BeautifulSoup来处理异常，并添加适当的判断条件。

from bs4 import BeautifulSoup

try:
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    element = soup.find('div', {'class': 'example'})
    # 继续处理得到的元素
except AttributeError:
    # 处理属性错误异常，进行相应操作

三、反爬虫机制异常

1、 HTTPError: 目标网站返回的HTTP状态码异常，比如403 Forbidden或429 Too Many Requests等。

解决方法：可以使用反爬虫技术，如设置User-Agent、使用代理IP或添加适当的请求头，避免被网站封禁。

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

四、数据存储异常

1、IOError: 数据存储异常，如写入文件失败或数据库连接问题等。

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

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