python数据爬虫毕业设计，python中的错误和异常怎么办

在Python编程中，错误和异常是难免的。代码可能会因为各种原因出错，例如输入错误、缺少模块、语法错误等等。在数据爬虫方面，由于网络连接问题、服务器问题、页面解析错误等也会引起错误和异常。本文将介绍Python中的错误和异常处理，以及如何在数据爬虫项目中处理这些错误和异常。

一、Python中的错误和异常

Python中的错误和异常分为两种：语法错误和运行时错误。

1. 语法错误

语法错误是最常见的错误之一。当Python解释器遇到无法理解的代码时，会出现语法错误。例如，在Python中使用C++中的注释风格，代码如下：

```python

// This is a comment

print("Hello World!")

```

这会导致语法错误，因为Python不支持C++的注释风格，在Python中使用的是 `#`。

2. 运行时错误

由于诸如除以零、调用未定义的变量等原因，运行时错误可能会在代码编写正确的情况下发生。这类错误在程序执行期间发生，并被称为异常（exception）。Python中的异常分为内置异常和自定义异常。例如，在Python中尝试将字符串转换为整数会引发 `ValueError` 异常。

```python

a = "hello"

b = int(a)

```

这会导致以下输出：

```

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'hello'

```

二、Python中的错误和异常处理

Python中的异常处理主要是使用 `try` 和 `except` 语句。 `try` 代码块中的语句在运行时可能会生成异常，而在 `except` 代码块中的语句会处理异常。以下是一个简单的示例：

```python

try:

a = 5 / 0

print("This line will not be executed because of the error.")

except ZeroDivisionError:

print("Cannot divide by zero.")

```

在上面的示例中，我们使用 `try` 语句来尝试计算 `5 / 0`，这会导致 `ZeroDivisionError`。因此， `except` 语句块会被执行，并输出“Cannot divide by zero.”。

三、在数据爬虫项目中处理错误和异常

在数据爬虫项目中处理错误和异常非常重要。由于网络和网站结构的不确定性，爬取数据时可能会遇到各种错误和异常。

1. 检查网络连接

在爬虫项目中，网络连接是最容易出现错误的地方之一。例如，如果没有连接到互联网或者服务器宕机，我们就无法从网站上获取数据。为了避免这些问题，可以使用Python的 `urllib` 或 `requests` 模块来检查网络连接的状态。另外，建议在爬虫项目中使用代理服务器，以提高数据爬取的可靠性。

```python

import urllib.request

try:

urllib.request.urlopen("https://www.google.com")

except urllib.error.URLError as e:

print(e.reason)

```

在上述代码中，我们使用Python的 `urllib` 模块来检查是否连接到谷歌网站。如果无法连接， `urllib` 将引发 `URLError` 异常，并显示错误原因。

2. 页面解析错误

在爬虫项目中，我们经常使用页面解析器来提取数据。如果页面结构发生了变化，解析器可能无法正确解析数据，这可能会导致错误和异常。解析错误可以使用诸如BeautifulSoup和正则表达式等工具进行修正。如果解析器无法修复错误，则可以退而求其次，使用其他类似的数据源。

```python

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

response = requests.get("https://www.example.com")

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

try:

content = soup.find('div', {'class': 'content'}).text.strip()

except AttributeError:

content = 'N/A'

print(content)

```

在上述代码中，我们使用 `BeautifulSoup` 解析 `https://www.example.com` 上的HTML页面，并提取其中的内容。如果没有找到具有“content”类的 `div` 标签，则将返回“N/A”。

3. 编码和解码错误

在处理数据时，我们需要将数据编码和解码。如果编码或解码出现错误，它可能会引发异常。这些错误可以通过指定正确的编码来解决。

```python

import codecs

try:

codecs.encode("Hello, world!", "cp500")

except LookupError as e:

print('Encoding error:', e)

```

在上述代码中，我们使用`codecs`模块尝试将“Hello, world!”字符串编码为cp500。使用未知编码将引发异常，但是可以通过捕获`LookupError`来处理这些异常。

四、结论

在Python中处理错误和异常是非常重要的，特别是在数据爬虫项目中。通过使用`try`和`except`语句以及适当的代码修复方法，我们可以避免大部分错误和异常，从而使爬虫项目更加健壮和可靠。同时，对于无法处理的异常，我们可以选择使用其他数据来源或采取其他解决方案。 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.37seo.cn/