使用Python爬虫监控和错误处理

2023-04-05 03:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

爬虫是一个非常强大的工具，可以用于获取互联网上的各种资源。但是，爬虫也有许多挑战，例如如何监控爬取过程，如何处理错误等。在本文中，我们将介绍使用Python编写的爬虫监控和错误处理的实例。希望这些实例可以帮助您更好地应对爬虫的挑战。

实例1：使用日志记录爬取过程

在爬虫过程中，我们经常需要记录一些信息，例如爬取的结果、错误信息等。这些信息可以用于监控和调试。在Python中，我们可以使用logging模块记录日志信息。

import logging logging.basicConfig(filename='spider.log', level=logging.DEBUG) logging.debug('This is a debug message') logging.info('This is an info message') logging.warning('This is a warning message') logging.error('This is an error message') logging.critical('This is a critical message')

在这个例子中，我们将日志信息写入文件spider.log中，指定了日志级别为DEBUG。可以设置不同的日志级别，例如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL，级别越高，信息越重要。

实例2：利用代理IP进行反反爬虫

反爬虫技术是网络爬虫面临的挑战之一。有些网站通过IP限制、验证码、浏览器指纹等技术防止爬虫的访问。为了规避这些限制，我们可以使用代理IP来隐藏真实的访问IP。

import requests url = 'https://www.example.com' proxies = { 'http': 'http://10.10.1.10:3128', 'https': 'https://10.10.1.10:1080', } response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=5)

在这个例子中，我们向https://www.example.com发送请求，使用代理IP 10.10.1.10:3128进行访问，如果需要HTTPS代理，使用代理IP 10.10.1.10:1080。使用代理IP时需要注意，有些代理IP的质量很差，会影响爬取效率和结果的准确性。

实例3：处理网络异常情况

网络异常是爬虫经常遇到的问题之一。例如，网络连接超时、DNS查询失败等。使用try-except语句可以处理网络异常情况。

import requests url = 'https://www.example.com' try: response = requests.get(url, timeout=5) if response.status_code == 200: # 爬取成功 else: # 爬取错误 except (requests.exceptions.ConnectionError, requests.exceptions.Timeout, requests.exceptions.TooManyRedirects) as e: # 网络异常或重定向次数过多 pass

在这个例子中，我们向https://www.example.com发送请求，如果请求超时或者网络连接失败，我们会捕捉异常，并进行适当的处理。

实例4：模拟登陆

有些网站需要用户登陆后才能进行爬取，我们需要在爬虫中模拟登陆操作。例如，我们可以使用requests模拟登陆QQ空间。

import requests s = requests.session() login_url = 'https://qzone.qq.com/' # 获取cookies s.get(login_url) # 登陆操作 data = { 'u': 'username', 'p': 'password', 'remember': '0', 'ptlang': '2052', 'ptredirect': '0', 'pttype': '1', 'appid': '549000929', 'daid': '5', 'from_ui': '1', 'g': '1', 'h': '1', 'js_type': '1', 'pt_rsa': '0', 'pt_3rd_aid': '0', 'ptlogin_token': s.cookies.get('ptlogin_token'), 'p_verify': '', 'login_sig': s.cookies.get('pt_login_sig'), 'pt_uistyle': '40', 'aid': '549000912', 'has_onekey': '1', 'version': '1024', 'action': '4-12-1570515920364', 'js_ver': '1024', 'sig': 'xxxxx', } s.post(login_url, data=data)

在这个例子中，我们使用requests.session()创建一个会话，并通过get方法获取QQ空间的cookies。然后我们将登陆信息以POST方式提交，登陆成功后可以进行爬取操作。

实例5：使用代理池解决微信公众号防刷问题

微信公众号防刷属于反爬虫技术的一种，其主要方式是检测请求的来源IP是否符合规则。为了避免被封禁，我们可以使用代理池来隐藏请求IP。

import requests def get_ip(): # 从代理池中获取IP地址 ip = requests.get('http://127.0.0.1:5000/get').text.strip() return ip def spider(): while True: try: ip = get_ip() proxies = {'http': ip, 'https': ip} response = requests.get('https://mp.weixin.qq.com', proxies=proxies, timeout=5) if response.status_code == 200: print('爬取成功') break else: print('IP地址失效') except: print('爬取失败')

在这个例子中，我们使用Python编写了一个爬虫，通过get_ip函数从代理池中获取IP地址，并使用代理IP来访问微信公众号。如果IP地址失效，我们会进行重新获取。

这些例子只是爬虫编写过程中一部分，实际上，还有很多值得学习和探索的问题。例如，如何处理反爬虫技术、如何设计爬虫架构、如何提高爬取效率等。如果您有自己的爬虫需求，添闻数据公司可以为您提供专业的定制开发服务，欢迎与我们联系。

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