网购哪个网站质量好又便宜_建筑设计适合的电脑_福州网站建设团队_长沙优化科技有限公司

在编写爬虫代码时，处理异常是非常重要的一步，因为它可以帮助你的程序更加健壮，能够应对网络请求失败、解析错误等问题。以下是一些常见的异常处理方法：

1. 网络请求异常

使用requests库时，可能会遇到网络连接问题，如超时、连接错误等。我们可以使用try-except语句来捕获这些异常。

import requests
from requests.exceptions import RequestExceptionurl = 'http://example.com/product-page'try:response = requests.get(url, timeout=5)  # 设置超时时间为5秒response.raise_for_status()  # 如果响应状态码不是200，将引发HTTPError
except RequestException as e:print(f"请求错误: {e}")# 这里可以进行错误处理，比如重试请求或者记录日志

2. 解析异常

在使用BeautifulSoup解析HTML时，可能会遇到解析错误或者找不到指定的标签。

from bs4 import BeautifulSoup, FeatureNotFoundtry:soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')# 假设我们需要解析的标签不存在tag = soup.find('non-existent-tag')
except FeatureNotFound as e:print(f"解析错误: {e}")# 处理解析异常，比如尝试不同的解析器或者记录错误

3. 数据处理异常

在处理数据时，可能会遇到类型错误、值错误等。

import pandas as pddata = {'Price': ['100', '200', 'abc']}  # 假设有一个价格列表，其中包含非数字字符串try:df = pd.DataFrame(data)df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce')  # 尝试将价格转换为数字，非数字的转换为NaN
except ValueError as e:print(f"数据转换错误: {e}")# 处理数据转换异常，比如清理数据或者记录错误

4. 重试机制

在遇到暂时性错误时，比如网络波动，可以实施重试机制。

import timedef fetch_url(url):retries = 3for i in range(retries):try:response = requests.get(url, timeout=5)response.raise_for_status()return responseexcept RequestException as e:if i < retries - 1:print(f"请求失败，将在{2**i}秒后重试...")time.sleep(2**i)else:print(f"请求失败: {e}")return Noneresponse = fetch_url(url)
if response:# 继续处理响应内容pass

5. 日志记录

在生产环境中，记录日志是非常重要的，它可以帮助开发者追踪错误和异常。

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')try:# 爬虫代码pass
except Exception as e:logging.error(f"未预料到的错误: {e}")

通过这些异常处理方法，你的爬虫代码将更加健壮，能够更好地应对各种意外情况。记住，异常处理是编写高质量代码的重要组成部分。