python爬虫爬着会卡着不报错

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mob649e8163af7d 2024-10-07 06:32:08 ©著作权

文章标签 python 数据解决方案 文章分类 Python 后端开发

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Python爬虫实战：当爬虫卡住的那些事儿

在进行Web爬虫时，我们经常会遇到一些棘手的问题，其中“爬着会卡着不报错”是一个常见且令人烦恼的现象。这不仅影响了数据抓取的效率，还可能导致我们错失重要信息。在本篇文章中，我们将探讨这一现象的原因，并给出一些解决方案和代码示例。

为什么爬虫会卡住？

1. 网络延迟与响应超时

爬虫本质上是通过HTTP请求获取网页数据。网络延迟可能导致请求的响应时间过长，程序在等待响应时进入“卡住”状态。

2. 被网站封禁

一些网站对爬虫访问设置了限制。如果你的IP频繁请求，可能会被封禁，结果导致程序无法获得任何数据。

3. 代码逻辑错误

在某些情况下，代码中的逻辑错误会导致爬虫挂起。例如，缺乏适当的异常处理或死循环。

4. 使用过多的资源

爬虫在执行时可能会消耗大量的CPU或内存资源，尤其是在处理大数据量时。这可能导致程序缓慢或者响应不及时。

解决方案

1. 设置超时

通过设置请求的超时时间，可以避免因网络延迟导致的程序卡住。

import requests

def fetch_data(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)  # 设置超时为5秒
        response.raise_for_status()                # 检查请求是否成功
        return response.text
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("请求超时，请检查网络连接或目标网站状态。")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")

2. 使用随机请求间隔

为了避免被网站封禁，随机设置请求间隔时间，有效降低请求频率。

import time
import random

def crawl_with_delay(urls):
    for url in urls:
        data = fetch_data(url)
        print(data)  # 处理数据
        time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机间隔1到3秒

3. 实现异常处理与重试机制

在发起请求时，如果出现错误，可以通过一定次数的重试来避免程序崩溃。

def fetch_with_retry(url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            response = requests.get(url, timeout=5)
            response.raise_for_status()
            return response.text
        except (requests.exceptions.Timeout, requests.exceptions.RequestException) as e:
            print(f"尝试 {attempt + 1} 失败: {e}")
            if attempt < retries - 1:
                time.sleep(2)  # 等待一段时间再重试
    return None

注意事项

以下是我们在写爬虫时需要注意的几个要点：

注意事项	说明
遵守爬虫规则	查阅网站的`robots.txt`，确保你的爬虫行为符合规定。
处理频繁请求限制	为请求添加随机延迟，避免造成压力。
设定用户代理	伪装成浏览器，以便让网站接受请求。
使用代理 IP	避免被网站屏蔽，使用代理可以分散请求。