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作为一名专业的爬虫代理供应商，我们经常会看见各种各样的爬虫异常情况。网络请求超时、页面结构变化、反爬虫机制拦截等问题时常出现在客户的工作中。 在这篇文章中，我将和大家分享一些关于异常处理与日志记录的思维方法。通过合理的异常处理和有效的日志记录，我们可以更好地排查问题、降低错误发生的概率，并提升爬虫开发的效率与鲁棒性。 1. 异常处理 在Python爬虫中，异常处理非常关键。通过处理异常，我们可以在程序出错时采取相应的措施，避免程序崩溃。以下是一些常见的异常处理技巧： 1.1 try-except语句：使用try-except语句可以捕获并处理特定的异常，防止程序因为异常而中断。通过在except块中添加异常类型，我们可以有针对性地处理不同类型的异常。 ```python import requests try: response = requests.get('http://www.') # 对响应进行处理... except requests.exceptions.RequestException as e: print('请求出错：', str(e)) ``` 1.2 finally语句：有时我们希望无论异常是否发生，都执行一些特定的清理操作，比如关闭文件或者数据库连接。这时可以使用finally语句块来实现。 ```python file = open('data.txt', 'w') try: # 对文件进行操作... except Exception as e: print('发生异常：', str(e)) finally: file.close() ``` 2. 日志记录 日志记录是爬虫开发中不可忽视的一部分。有效的日志记录可以帮助我们跟踪程序的运行状况、定位问题以及分析异常原因。以下是一些关于日志记录的建议： 使用logging模块：Python中的logging模块提供了丰富的日志记录功能。我们可以设置日志记录的级别、输出格式和输出位置。通过合理地配置，我们可以将异常信息、警告信息和调试信息等记录下来。 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.ERROR, filename='crawler.log', format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') try: # 爬虫操作... except Exception as e: logging.exception('爬取过程中发生异常：') ``` .区分日志级别：根据日志的级别进行划分，可以更好地管理日志信息。常见的日志级别包括DEBUG、INFO、WARNING、ERROR和CRITICAL。我们可以根据当前的开发阶段和程序需求，选择适当的级别。 希望以上思维方法对你在Python爬虫开发中的异常处理与日志记录有所帮助。合理地处理异常情况和进行有效的日志记录，将帮助我们更好地排查问题并提高爬虫程序的鲁棒性。 如果你有任何问题或者想要分享自己的经验，请在评论区留言。让我们一起探索如何在爬取数据的旅程中迎接挑战，并保持良好的心态和专业的技术！ |
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