我们将以Python语言为例，使用requests库进行网络请求和sqlite3库进行数据存储。 1. 处理连接丢失 连接丢失可能是由于网络不稳定、目标网站不可用等原因导致的。...为了处理连接丢失，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行重试。...retries参数表示最大重试次数，delay参数表示每次重试之间的等待时间。 2. 处理数据存储异常 数据存储异常可能是由于数据库连接失败、数据格式错误等原因导致的。...为了处理数据存储异常，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行处理。...我们使用sqlite3库连接SQLite数据库，并在异常发生时输出异常信息。 通过以上代码示例，我们可以在爬虫开发过程中有效地处理连接丢失和数据存储异常，提高爬虫的稳定性和可靠性。
Python Redis 的客户端使用了链接池机制，通过复用链接可以减低服务器的压力并在失败时重试。连接池其实是一种很通用的机制，在实现客户端是是一个经常需要（或许其实不需要）重复发明的轮子。...Redis 客户端一共涉及到了三个类： Connection，表示一个到服务器的链接 ConnectionPool，链接池 Redis，使用连接池，并在失败时重试 Connection 类解析 Connection...class Connection(object): def __del__(self): try: self.disconnect() except..._sock = sock try: self.on_connect() except RedisError: # clean...try: self.pool.put_nowait(connection) except Full: # perhaps the pool
当出现异常时，程序会抛出一个异常对象，如果这个异常没有被处理，程序将会终止并显示相应的错误信息。Python的异常处理机制Python提供了try-except语句来处理异常。...通过使用try块来包裹可能会出现异常的代码，然后使用except块来捕获并处理异常。...重试机制在网络请求、文件读写等操作中，可能会出现临时的错误，比如连接超时、文件打开失败等。异常处理可以帮助我们实现重试机制，在出现错误时自动进行重试，增加程序的健壮性。4....在try块中，我们手动抛出一个MyException异常，并在except块中捕获并处理这个异常。总结异常处理是一种重要的编程技巧，可以帮助我们优雅地处理错误情况，并确保程序的健壮性。...我们学习了如何使用try-except语句来捕获和处理异常，以及如何利用else和finally子句进一步扩展异常处理的功能。
解决方法：可以通过设置适当的超时时间，使用try-except语句捕获异常，并选择重新请求或忽略失败的请求。...import requests try: response = requests.get(url, timeout=5) # 继续处理正常返回的响应 except requests.Timeout...解决方法：可以通过使用try-except语句，或者使用第三方库如BeautifulSoup来处理异常，并添加适当的判断条件。...# 处理HTTP异常，进行相应操作 四、数据存储异常 1、IOError: 数据存储异常，如写入文件失败或数据库连接问题等。...解决方法：可以使用try-except语句捕获异常，并在异常处理中进行相应的错误处理或重试操作。
try: print(test()) except Exception as e: print("Failed after retries:", e) 重试时间间隔可以是固定的，也可以是区间随机值...所有参数说明如下： stop: 一个函数或条件，用来决定何时停止重试。...retry_on_result: 一个函数，用来决定是否因结果而重试，默认为None，即默认重试，当我们需要指定的条件才重试时，可以使用这个参数。...在每次尝试前的回调函数 在第一次开始尝试，或者，异常等待时间完成后即将重试前，可以使用 before_attempts参数指明回调函数，做一些日志等处理 在每次异常出现时的回调函数 在每次出现异常时，并在开始进入等待时间前...，可以使用 retry_on_exception判断针对超时异常 Timeout连接异常 ConnectionError代理异常 ProxyError抛出时做重试处理，并在重试前更换 Proxy 代理等等
重试机制：当进程被突然终止时，考虑使用新的进程重试任务。这可以确保任务成功完成，即使进程失败。错误处理和恢复：在应用程序中实现健壮的错误处理和恢复机制。...这可以包括重试失败的任务、记录错误，并在必要时应用适当的后备策略。监控和监管：监视进程池中工作进程的健康状况和状态。实现监管机制，及时检测和处理终止的进程。...使用容错库：如果可能，使用具有容错机制的容错库或框架，可以处理进程故障，并确保任务的可靠执行。 通过采用这些策略，可以减小进程池中的进程在 future 运行或挂起时被突然终止的影响。...这将导致更健壮、可靠的应用程序，在面对意外故障时，确保结果一致和准确。当进程池中的进程突然终止时，可以通过捕获异常、重试机制和错误处理来解决这个问题。...在这个例子中，我们使用了自定义异常CustomException，并在异常处理块中记录和处理这些异常情况。此外，我们还设置了超时时间，以避免进程被永远阻塞。
原先的流程： def crawl_page(url): pass def log_error(url): pass url = "" try: crawl_page(url)...except: log_error(url) 改进后的流程： attempts = 0 success = False while attempts try: crawl_page(url) success = True except: attempts += 1 if attempts...== 3: break 最近发现的新的解决方案：retrying retrying是一个 Python的重试包，可以用来自动重试一些可能运行失败的程序段。...retrying提供一个装饰器函数retry，被装饰的函数就会在运行失败的条件下重新执行，默认只要一直报错就会不断重试。
需要任务重试场景：在任务中捕获异常并自定义重试逻辑（如 HTTP 请求失败时重试）。...@shared_task(bind=True)def unstable_task(self): try: # 模拟可能失败的操作（如依赖外部服务） if random.random...return "Success" except Exception as e: # 动态调整重试间隔：重试次数越多，等待越久 countdown = 2 ** self.request.retries...self.retry() 异常时重试，支持自定义间隔和次数 访问上下文 self.request 获取任务元数据（ID、参数、重试等）动态修改属性self.request.retries...根据运行时条件调整任务行为 任务状态跟踪self.update_state() 实时更新进度或状态（如前端展示） 链式任务 apply_async + 参数传递构建依赖关系或复杂工作流
我们在做Python开发时，经常使用一些第三方库，这些库很多年来持续添加了新功能。但我发现很多同学在使用这些第三方库时，根本不会使用新的功能。他们的代码跟几年前没有任何区别。...举个例子，使用Request发起HTTP请求，请求失败时，不管什么原因，原地重试最多3次。很多人主要有下面3种写法来重试。...常见的老方法 使用第三方库 这类同学会使用一些专业做重试的第三方库，例如tenacity。...新的方法 这里我虽然说是新方法，但是这个方法应该至少在9年前就能用了。只是网上用的人比较少。我们可以使用requests自带的HTTPAdapter来实现自动重试。...当我们不关心具体报错是什么，只需要机械重试时，就可以使用这个方法： import requests from requests.adapters import HTTPAdapter, Retry session
1、前言 在我们日常的开发工作中，为了代码的健壮性，我们通常会对方法中的业务代码进行try-except的包装，以防止在发生异常的时候进程被中断。如果发生异常，我们该怎么办呢？...我们改造e1方法如下，即可在重试第10次成功： # 一个会返回异常的接口e1 def e1(): time.sleep(1) print('err') # 当重试次数达到10时，...2.3、模拟最大重试次数 上面的无限重试明显在实际业务场景中适用面不是非常广，当我们需要使用重试次数来限制时，我们就可以使用retry的装饰器参数stop_max_attempt_number来实现。...2.7、指定重试的异常类型 当我们需要针对特定的异常才进行重试时，就需要用到这个参数：retry_on_exception。...2.8、指定重试的特定条件 当达到某个条件才会进行重试，需要使用参数：retry_on_result。 今天的介绍就到这了，更多内容，[点击这里>>>](
- retries 重试次数，当消息发送失败后会尝试几次重发。默认为0，一般考虑到网络抖动或者分区的leader切换，而不是服务端 真的故障所以可以设置重试3次。...如果broker在30秒内没有给生产者响应，那么生产者就会认为请求超时，并在回调函数 中进行特殊处理，或者进行重试。...} try: # 异步发送，发送到缓冲区，同时注册两个回调函数，一个是发送成功的回调，一个是发送失败的回调。...# 如果不调用flush函数，那么什么时候发送消息取决于ligner_ms或者batch任意一个条件满足就会发送。 try: self...._consumer.commit() except Exception as err: print(err) def main(): try:
+-- AttributeError # 属性引用或赋值失败 +-- BufferError # 无法执行与缓冲区相关的操作时引发 +-- EOFError...# 当input()函数在没有读取任何数据的情况下达到文件结束条件(EOF)时引发 +-- ImportError # 导入模块/对象失败 | +-- ModuleNotFoundError...，产生此错误的请求可以安全地重试。...+-- RetryError # 自定义重试逻辑失败 +-- UnrewindableBodyError # 尝试倒回正文时，请求遇到错误 +-- FileModeWarning...如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。 2.4 异常中的else 如果判断完没有某些异常之后还想做其他事，就可以使用下面这样的else语句。
今天分享一种简单可行的方式用来提高 Python 应用程序的稳定性，你是不是立马想到了对代码片段进行重试的改造，我们可以直接使用try ... except ... else语法进行的简单处理，但是更优雅的方式是使用装饰器修饰需要重试的函数...18时，将以上数据框中9：00、10:00、11:00时数据记录剔除，构造这3个点将取不到数据，覆盖在我取数时间间隔内，将会重试。...二、装饰器函数 1）、nonlocal变量，它的作用是函数内部的变量被其修饰后可以使用函数外部对应的局部变量； 2）、try ... except ... else语法，其中else 分支语句的作用是当无异常时进入该分支...，有异常的话执行except分支，遇到continue继续下一轮循环，counts变量控制执行次数；对应的还有try ... except ... finally语法，finally的作用是无论最后是否异常都会进入该分支...3）、如何将装饰器函数中counts参数传递给被装饰函数使用，将重试次数变量存储在关键字字典中，kwargs['运行次数'] = 5 - counts 。
你可以使用 try 和 except 来捕获和处理这个异常，防止程序崩溃。...处理超时异常：使用 try-except 块捕获和处理 requests.exceptions.Timeout 异常。...三、retrying模块的使用 retrying 模块用于实现自动重试操作，适用于处理临时失败的任务（如网络请求、文件读写等）。你可以通过配置重试次数、等待时间、异常捕获等来灵活控制重试的行为。...（五）完整的异常处理 可以使用 try-except 语句捕获 retrying 的重试过程中的异常。...Exception as e: print(f"最终失败：{e}") 在这个例子中，如果重试 3 次后仍然失败，except 块会捕获异常并输出错误信息。
本文将概述如何使用Python编写一个健壮的爬虫，确保其在遇到异常时能够继续运行。我们将通过使用try/except语句处理异常，结合代理IP技术和多线程技术，以提高爬虫的采集效率。细节1....在Python中，可以使用try/except语句捕获并处理可能出现的异常，确保程序在遇到问题时不会崩溃，而是能继续执行其他任务。2. 使用代理IP为了避免爬虫被目标网站封禁或限制，可以使用代理IP。...: {retries}") time.sleep(1) # 等待一秒后重试 print(f"最终抓取失败: {url}，超过最大重试次数: {max_retries}")#...try/except 来处理请求过程中的各种异常情况，# 并通过代理IP技术来提高抓取成功率。...抓取URL并处理：fetch_url函数尝试抓取URL，最多重试5次。使用try/except处理异常，成功抓取后将内容存储到数据库。
捕获异常并重试：在捕获到StaleElementReferenceException异常时，重新定位元素并重试操作。代理 IP 技术：使用爬虫代理来分散请求压力，避免频繁刷新页面。...启动浏览器driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)def fetch_hot_news(url): driver.get(url) try...time.sleep(1) # 等待一秒后重试 return fetch_hot_news(url) except Exception as e: print(f...在函数内部，我们使用显式等待确保热点新闻元素加载完毕，并在捕获到 StaleElementReferenceException 异常时，等待一秒后重新尝试抓取数据。...这一措施有效地避免了因为元素更新导致的抓取失败。
避免频繁连接尝试：在代码中使用连接池，避免频繁地连接和断开连接。这可以减少不必要的连接错误，并提高连接的稳定性。错误处理和重试机制：在你的代码中实现错误处理和重试机制。...NoBrokersAvailableError as e: print("连接 Kafka broker 失败：", str(e)) # 可以选择进行重试或其他错误处理逻辑...如果在连接到Kafka集群时发生"NoBrokersAvailableError"错误，except块会捕获这个错误，并打印出相应的错误信息。...但无论在何种情况下，通过捕获和处理"NoBrokersAvailableError"错误，我们可以确保应用程序能够在正确连接到Kafka集群时正常运行，并在连接错误发生时进行适当的处理。...同时，使用适当的错误处理和重试机制，可以提高代码的稳定性和容错性。
AssertionError语句失败时发生AttributeError当属性分配失败时，会发生此事件。ImportError当找不到导入的模块时，会发生此事件。...错误处理使用 try/except/finally 处理异常我们可以通过 Try/Except/Finally 方法处理错误。...示例：try: print("code start") print(1 / 0) except: print("an error occurs") finally: print("Tencent") 引发预定义条件的异常当我们想对某些条件的限制进行编码时...(3, "GFG") divide(3,0) Else语句在 Python 中，您还可以在 try-except 块上使用 else 子句，该子句必须在所有 except 子句之后存在。...此外，还定义了各种子类，以便为不同的错误条件创建特定的异常类。
设置重试机制：当遇到网络异常或超时时，我们可以设置重试机制，让爬虫重新尝试获取数据。这可以通过使用Python的retrying库来实现。...异步请求：使用异步请求库如aiohttp或者requests-async来发送异步请求，可以提高爬取效率，并且在遇到网络故障时能够更好地应对。...异步请求库能够同时发送多个请求，并在有响应返回时立即处理，避免了阻塞等待时间。挑战二：资源消耗爬虫在爬取大量数据时，往往会面临资源消耗过大的问题。这可能导致服务器拒绝服务（DDoS）或者本地机器崩溃。...以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python的retrying库来实现重试机制：```pythonimport timefrom retrying import retryimport requests...: data = fetch_data('http://www.example.com/api/data') # 对数据进行处理...except Exception as e: print('获取数据失败
项目地址：https://github.com/sqlsec/TuBi 使用介绍：https://www.sqlsec.com/2020/07/t00ls.html 0x02 完善脚本 以下是博主个人在原脚本代码的基础上做的一些内容修改...再加上原脚本中尝试查询域名次数太少了，也很容易出现T00ls查询域名重复，导致还没查询新域名成功就结束的现象。...请检查钉钉配置是否正确') try: mail(content) except Exception...请检查钉钉配置是否正确') try: mail(content) except Exception...建议设置定时任务在其他时间段，避免出现在T00ls与他人重复查询新域名，无法增加TuBi值从而需要重新执行脚本的概率。
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