python爬虫忽略错误继续爬，python总出现缩进错误

Python爬虫是一种自动化抓取网页数据的技术，可以帮助我们快速获取大量信息。然而，在实际应用中，经常会遇到一些错误，例如网络连接问题、页面解析错误等。这些错误会导致爬虫中断，影响数据的获取。为了解决这个问题，我们需要让爬虫忽略错误，继续爬取。

一、异常处理

Python的异常处理机制是解决这个问题的关键。我们可以使用try-except语句来捕捉并处理异常。在爬虫中，我们可以通过try语句块来执行可能发生错误的操作，并在except语句块中处理异常，以保证程序能够继续执行。

例如，当爬虫遇到网络连接错误时，可以使用try-except语句来处理：

```

import requests

try:

response = requests.get(url)

# 处理response数据

except requests.exceptions.RequestException as e:

print("网络连接错误：", e)

```

在上述代码中，我们使用try语句块来执行requests.get()方法获取网页数据，如果发生了网络连接错误，就会被捕捉到，并在except语句块中打印错误信息。

二、日志记录

为了便于排查错误和分析问题，我们可以通过日志记录来记录爬虫的运行过程和错误信息。Python提供了logging模块来实现日志记录功能。

我们可以在except语句块中使用logging模块来记录错误信息，示例如下：

```

import requests

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

try:

response = requests.get(url)

# 处理response数据

except requests.exceptions.RequestException as e:

logger.error("网络连接错误：{}".format(e))

```

在上述代码中，我们使用logging模块的getLogger()方法创建一个日志记录器，然后使用logger.error()方法记录错误信息。通过这样的方式，我们可以将错误信息记录到日志文件中，方便后续分析和调试。

三、重试机制

有时候，爬虫在访问网页时可能遇到一些临时性的错误，例如网页服务器响应超时或者页面解析失败。为了提高爬虫的稳定性和数据获取率，我们可以加入重试机制，即在遇到错误时多次尝试。

我们可以使用循环结构和计数器来实现重试机制，示例如下：

```

import requests

retry_count = 3

try_count = 0

while try_count < retry_count:

try:

response = requests.get(url)

# 处理response数据

break

except requests.exceptions.RequestException as e:

try_count += 1

if try_count == retry_count:

print("重试次数已达到上限，爬虫终止")

else:

print("第{}次重试".format(try_count))

```

在上述代码中，我们设置一个重试次数（retry_count），然后使用while循环来进行多次尝试。当请求成功或者达到重试次数上限时，循环结束。

通过异常处理、日志记录和重试机制的结合应用，我们可以让爬虫忽略错误、继续运行，提高数据获取的稳定性和效率。

总结起来，爬虫在实际应用中经常会遇到各种错误，为了让爬虫能够忽略错误继续运行，我们可以使用异常处理、日志记录和重试机制来应对。同时，我们也需要合理设置重试次数，避免无限次尝试而导致程序陷入死循环。通过这些方法的灵活运用，我们可以提高爬虫的可靠性和健壮性，更有效地获取所需数据。 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/