首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

爬虫异常处理之如何处理连接丢失和数据存储异常

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,并在捕获到异常进行处理。...我们使用sqlite3库连接SQLite数据库,并在异常发生输出异常信息。 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。

18320
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

了解Python的异常处理机制及其应用场景

当出现异常,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。

34220

A process in the process pool was terminated abruptly while the future was runni

重试机制:当进程被突然终止,考虑使用的进程重试任务。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,确保结果一致和准确。当进程池中的进程突然终止,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。

67320

Requests如何正确重试

我们在做Python开发,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,根本不会使用的功能。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,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。...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,就可以使用这个方法: import requests from requests.adapters import HTTPAdapter, Retry session

48820

retrying一个可以异常自动重试的库

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,...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,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,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>>>](

48620

如何优雅的提高Python应用程序容错性

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,将以上数据框中9:00、10:00、11:00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 。

59130

讲解NoBrokersAvailableError

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集群正常运行,并在连接错误发生进行适当的处理。...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。

28910

Python爬虫异常处理心得:应对网络故障和资源消耗

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,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

28220

爬虫异常处理:异常捕获与容错机制设计

1、异常捕获 在使用Python进行爬虫开发,异常捕获是非常重要的。通过捕获和处理异常,我们可以避免程序因为异常而崩溃,同时也能更好地排查问题并进行错误处理。...以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用try-except语句捕获异常: import requests try: response = requests.get('http://www.example.com...') # 对响应进行处理... except Exception as e: print('请求出错:', str(e)) 2、容错机制设计 当爬虫遇到异常,我们需要有一种容错机制来处理异常情况...可以设置最大重试次数和重试间隔时间,在一定次数的重试后,如果仍然无法成功获取数据,可以选择跳过该 URL,继续处理下一个请求。 2.2 数据检验:在爬取数据的过程中,了解页面结构的变化是非常重要的。...print('获取数据失败:', str(e)) 希望以上技巧能对你处理爬虫异常情况有所帮助。

22830

干货 | 深入理解Python装饰器

Python中的装饰器也是一样的道理,它并不会改变被装饰对象的内部逻辑,而是通过一种无侵入的方式,让它获得一些额外的能力,比如日志记录、权限认证、失败重试等等。...对装饰器log来说,它接收一个函数作为入参,然后返回一个的函数,最后再赋值给greeting标识符。这样便得到了一个增强功能的函数,而它的名字又和之前的保持一样。...为了容错,我们可能会加入try-except语句来捕获异常;考虑到请求失败是有一定概率的,我们或许可以通过多次重试的策略,以达到提高成功率的目的。...我们先通过for循环来提升调用non_steady的成功率: def non_steady_with_retry(times=10): for i in xrange(times): try...# 尚未达到最大重试次数,默默吞掉异常 pass else: # 连续重试,达到最大次数还是发生异常,则抛出异常

72040

一个python实现重试机制的简要实践

第1个解决方案 开始想到的解决方案是使用time.sleep() 当调用A接口后,等待一段时间,如 time.sleep(5),死等5s,然后再调用B接口 因为等待5s后,数据一般能够从A系统推送到...return "hello" + 1 用 stop 接收 stop_after_attempt,当重试指定次数,结束重试,如下重试了5次 例3【设置最大重时间,如果失败,则重试,一直重试5s】 @...,用到是上面例5的自定义条件重试 首先处理需要重试的方法,我规定了当这个方法没有接收到推送过来的数据,返回None def seal_regist(code): seal_data...= self.get_seal_data(code) try: if seal_data["data"]["list"]:...cookie,之前是把登陆获取cookie的方法写到里面的 但是如果加上重试机制的话,当开始重试时会一直重新登录获取cookie,提示登陆频繁并导致登陆接口调用失败 所以为了避免这种情况,我把获取登陆cookie

38510
领券