Python爬取网页打印错误，python，自带的库

Python 是一种动态、面向对象、解释性计算机编程语言，可以用于多种任务，如 web 开发、网络爬虫、数据科学等等。在这些任务中，网络爬虫是一个重要的应用。网络爬虫通过分析网页中的 HTML 代码，抓取所需数据，并进行后续的分析和处理。

在爬取网页的过程中，时常会遇到一些错误，如网络连接错误、HTML 解析错误等等。Python 自带的一些库和模块提供了处理这些错误的方法。本文将详细介绍 Python 自带的库和模块以及如何处理常见的爬取错误。

1. urllib

1.1 urllib 简介

urllib 是 Python 自带的一个处理 URL 的模块。该模块包括四个模块：urllib.request（用于发送 HTTP/HTTPS 请求）、urllib.error（用于处理 HTTP/HTTPS 错误）、urllib.parse（用于解析 URL）、urllib.robotparser（用于解析 robots.txt 文件）。

1.2 urllib 常见问题及解决方法

(1) 网络连接错误

在进行网页爬取时，会遇到网络连接错误。针对这种情况，可以使用 try-except 语句捕获异常，并进行后续的处理。

```python

import urllib.request

import urllib.error

try:

response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com')

print(response.read().decode('utf-8'))

except urllib.error.URLError as e:

print(e.reason)

```

(2) 获取网页 headers

如果需要获取网页的 headers 信息，可以使用 response.info() 方法。

```python

import urllib.request

response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com')

print(response.info())

```

(3) POST 请求

在进行 POST 请求时，需要传递 data 参数。这个参数需要使用 urllib.parse.urlencode() 方法进行编码，然后再将其传递给 urllib.request.urlopen() 方法。

```python

import urllib.request

import urllib.parse

data = {'name': 'john', 'age': 25}

data = urllib.parse.urlencode(data)

data = data.encode('utf-8')

request = urllib.request.Request(url='http://www.example.com', data=data)

response = urllib.request.urlopen(request)

print(response.read().decode('utf-8'))

```

2. requests

2.1 requests 简介

requests 是 Python 第三方的 HTTP 客户端库，用于发送 HTTP/HTTPS 请求。与 Python 自带的 urllib 模块相比，requests 更加简洁易用，可读性和可维护性更好，因此在进行网页爬取时比较常用。

2.2 requests 常见问题及解决方法

(1) 网络连接错误

在进行网页爬取时，会遇到网络连接错误。与 urllib 相同，可以使用 try-except 语句捕获异常，并进行后续的处理。

```python

import requests

try:

response = requests.get('http://www.baidu.com')

print(response.status_code)

print(response.text)

except requests.exceptions.ConnectionError as e:

print('Error:', e)

```

(2) 获取网页 headers

如果需要获取网页的 headers 信息，可以通过 response.headers 属性获取。

```python

import requests

response = requests.get('http://www.baidu.com')

print(response.headers)

```

(3) POST 请求

在进行 POST 请求时，需要传递 data 参数。这个参数可以直接使用一个字典来表示。

```python

import requests

data = {'name': 'john', 'age': 25}

response = requests.post('http://www.example.com', data=data)

print(response.text)

```

3. BeautifulSoup

3.1 BeautifulSoup 简介

BeautifulSoup 是 Python 中的一个 HTML 解析库，可以将 HTML 文档转换成一个树形结构，从而方便地提取其中的数据。与正则表达式相比，BeautifulSoup 更加简洁易用。同时，BeautifulSoup 还可以与 urllib 和 requests 等库配合使用，实现网页爬取。

3.2 BeautifulSoup 常见问题及解决方法

(1) 解析 HTML 页面

使用 BeautifulSoup 解析 HTML 页面时，需要将 HTML 文档传递给 BeautifulSoup() 函数。

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get('http://www.baidu.com')

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

print(soup)

```

(2) 提取数据

使用 BeautifulSoup 可以方便地提取 HTML 中的数据。比如需要提取所有的链接，可以使用 soup.find_all('a') 方法。需要提取某个标签中的内容，可以使用 tag.string 属性或 tag.text 属性。

```python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get('http://www.baidu.com')

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

links = soup.find_all('a')

for link in links:

print(link.get('href'))

print(soup.title.string)

print(soup.title.text)

```

总结：

在进行网页爬取时，经常会出现一些错误，如网络连接错误、HTML 解析错误等等。Python 自带的 urllib 模块和第三方库 requests、BeautifulSoup 提供了处理这些错误的方法。通过这些库和模块，可以更加方便、快捷地进行网页爬取。同时，也需要注意遵守相关的爬虫规范，如 robots.txt 文件等。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/