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在爬虫编程中，我们经常会遇到各种异常情况，比如请求频率限制和数据格式异常。这些异常可能会让我们的爬虫任务陷入困境，因此，学会处理这些异常就显得尤为重要。本文将为你提供一份实战指南，帮助你有效处理这两类异常。
许多网站会限制每个IP地址的请求频率，防止被恶意刷屏。为应对这种情况，我们需要在发送请求之间设置一个合理的间隔时间。以下是一个使用Python的requests库进行HTTP请求的例子：
import requests
import time
for i in range(100): # 假设我们要发送100个请求
response = requests.get('http://example.com') # 发送请求
time.sleep(1) # 每次请求后等待1秒这个简单的time.sleep(1)命令就可以让我们的爬虫在每次请求后等待1秒，从而避免被网站检测到异常请求。
虽然固定的延迟可能会被某些网站识别并限制，但使用随机化的延迟可以有效避免这种情况。以下是一个使用Python的random库进行随机化延迟的例子：
import requests
import time
import random
for i in range(100): # 假设我们要发送100个请求
response = requests.get('http://example.com') # 发送请求
time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) # 每次请求后等待0.5至1.5秒的随机时间在这个例子中，我们使用了random.uniform(0.5, 1.5)来生成一个0.5至1.5秒的随机延迟，使得每个请求之间的时间间隔都略有不同，从而更难以被察觉。
有些网站会不仅限制请求频率，还会检查请求的来源IP和用户代理（User-Agent）。对于这种情况，我们可以使用代理服务器或者伪装成正常浏览器的用户代理来发送请求。以下是一个使用Python的requests库添加代理和用户代理的例子：
import requests
proxies = {
'http': 'http://10.10.1.10:3128',
'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537',
}
for i in range(100): # 假设我们要发送100个请求
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies, headers=headers) # 发送请求在这个例子中，我们定义了一个代理服务器的地址（'http://10.10.1.10:3128'和'http://10.10.1.10:1080'），并且伪装成一个正常的浏览器用户（'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537'）。然后我们就可以使用这些参数来发送请求。
在获取到网页数据后，我们需要根据一定的规则进行解析和处理。但有时，解析出的数据可能会存在异常，如格式错误、缺失值等。这时，我们需要先对数据进行过滤和处理。以下是一个使用Python进行异常数据过滤的例子：
data = [1, 2, 'a', 4, None, 6] # 数据中包含了非数字和None值
filtered_data = list(filter(None.__ne__, data)) # 使用filter和None.__ne__过滤出非None值和非数字
print(filtered_data) # 输出：[1, 2, 4, 6]在这个例子中，我们使用了Python内建的filter函数和None.__ne__方法，过滤出了非None值和非数字。
当数据格式异常时，我们需要及时记录错误信息，以便于后续的分析和处理。以下是一个使用Python的logging库记录错误信息的例子：
import logging
try:
# 尝试解析数据
data = parse_data(raw_data)
except Exception as e:
logging.error('解析数据时发生异常: %s', e) # 记录错误信息在这个例子中，我们使用了Python的logging库来记录错误信息，包括异常类型和异常信息。这样做可以帮助我们及时发现问题并进行处理。
当数据格式异常时，我们还可以根据实际情况动态调整解析规则。例如，如果某些数据字段不符合预期格式，我们可以暂时忽略这些字段或者使用备用解析方案。以下是一个使用Python的dict解析json数据的例子：
import json
try:
# 尝试使用默认解析规则解析json数据
data = json.loads(raw_data)
except json.JSONDecodeError:
# 如果发生JSONDecodeError异常，使用备用解析规则
data = parse_backup_data(raw_data)在这个例子中，我们首先尝试使用默认的json解析规则来解析数据。如果发生JSONDecodeError异常，说明数据可能不符合json格式，这时我们就使用备用的解析方案来解析数据。这种动态调整解析规则的方法可以帮助我们更好地处理数据格式异常。
在爬虫任务中，请求频率限制和数据格式异常是两个比较常见的问题。为了应对这些问题，我们可针对请求频率限制和数据格式异常等问题，我们需要采取相应的措施来应对和处理。这有助于我们更好地进行爬虫任务，获取到更准确、更完整的数据信息。