python爬蟲延遲載入

1. python3爬蟲訪問失敗怎麼不退出讓它繼續爬取

使用try expext 語句

try:
res=requests.get(url)
except:
pass
else:
pass

2. 如何入門 Python 爬蟲

鏈接：https://pan..com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA

課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

3. 請教一個問題，怎麼提高 python 爬蟲的爬取效率

很多爬蟲工作者都遇到過抓取非常慢的問題，尤其是需要採集大量數據的情況下。那麼如何提高爬蟲採集效率就十分關鍵，一塊了解如何提高爬蟲採集效率問題。
1.盡可能減少網站訪問次數
單次爬蟲的主要把時間消耗在網路請求等待響應上面，所以能減少網站訪問就減少網站訪問，既減少自身的工作量，也減輕網站的壓力，還降低被封的風險。
第一步要做的就是流程優化，盡量精簡流程，避免在多個頁面重復獲取。
隨後去重，同樣是十分重要的手段，一般根據url或者id進行唯一性判別，爬過的就不再繼續爬了。
2.分布式爬蟲
即便把各種法子都用盡了，單機單位時間內能爬的網頁數仍是有限的，面對大量的網頁頁面隊列，可計算的時間仍是很長，這種情況下就必須要用機器換時間了，這就是分布式爬蟲。
第一步，分布式並不是爬蟲的本質，也並不是必須的，對於互相獨立、不存在通信的任務就可手動對任務分割，隨後在多個機器上各自執行，減少每台機器的工作量，費時就會成倍減少。
例如有200W個網頁頁面待爬，可以用5台機器各自爬互不重復的40W個網頁頁面，相對來說單機費時就縮短了5倍。
可是如果存在著需要通信的狀況，例如一個變動的待爬隊列，每爬一次這個隊列就會發生變化，即便分割任務也就有交叉重復，因為各個機器在程序運行時的待爬隊列都不一樣了——這種情況下只能用分布式，一個Master存儲隊列，其他多個Slave各自來取，這樣共享一個隊列，取的情況下互斥也不會重復爬取。IPIDEA提供高匿穩定的IP同時更注重用戶隱私的保護，保障用戶的信息安全。含有240＋國家地區的ip，支持API批量使用，支持多線程高並發使用。

4. python爬蟲怎麼不等頁面全載入完

最關鍵是先要區分：靜態網頁 還是 動態網頁
如果是靜態html，get到的內容就是全部內容了，而且下一頁會對應另外一個網址，接下來get它就行了。
絕大多數網頁會有一些動態特性，比如，下一頁網址不是一個獨立的網址，簡單點的可能是用onclick實現的，那麼就不能利用網址直接get了，在python環境下，有很多driver，可以很好地模擬瀏覽器的行為
如果網頁內容也是動態載入的，而且隨著用戶行為不同而不斷變化，那麼光get一個html document是不行的，此時就需要一個判斷機制，什麼時候網頁上的內容顯示全了？可以執行提取動作了？簡單的實現就是等一個確定的時間；復雜一點的可以監控窗口事件，定一個判斷標准，到時候就啟動提取。要防止漏采，又要盡可能避免無謂的等待

5. 如何使用python爬蟲時增加延時和重試.比如一旦出現500錯誤，就等待1分鍾再重試

def main():
try:
代碼(打開網址的代碼)
except Exception as e:
time模塊延時(自己查一下，我忘了)
main()

6. python 爬蟲網路不穩定怎麼辦

在HTTP請求上設置好超時時間，最好設定sockect的超時，這樣更底層一些。
在上層做一個檢測機制，定時輪詢線程是否正常，如果遇到不響應的直接kill掉。

7. 如何處理python爬蟲中的非同步載入

正常使用scrapy或goose等模塊時載入的爬蟲本身就是非同步的。
就算你多隻爬蟲「同時」啟動,「同時」只是對於你人眼睛而言 與遠端也是非同步的。

8. python 爬蟲遇到的一個小問題

這個應該是載入頁面驗證的問題，也就是實際上頁面已經載入完了，但驗證認為沒有載入完，一直在載入。
我用selenium的get(url)也會有這種問題,處理方法是自定義超時時間，然後重新連接，相當於我們用瀏覽器訪問，網頁載入一半卡住，按f5刷新，一樣的意思。
你可以去找找你的用的模塊有沒有類似的處理

9. 如何實時獲取網站最新消息,python爬蟲,在獲取時時間延遲高嗎

可以自己買個VPS掛爬蟲每隔一定時間獲取，是個思路

10. Python爬蟲如何避免爬取網站訪問過於頻繁

一. 關於爬蟲
爬蟲，是一種按照一定的規則自動地抓取互聯網信息的程序。本質是利用程序獲取對我們有利的數據。

反爬蟲，從不是將爬蟲完全杜絕；而是想辦法將爬蟲的訪問量限制在一個可接納的范圍，不要讓它過於頻繁。

二. 提高爬蟲效率的方法
協程。採用協程，讓多個爬蟲一起工作，可以大幅度提高效率。

多進程。使用CPU的多個核，使用幾個核就能提高幾倍。

多線程。將任務分成多個，並發（交替）的執行。

分布式爬蟲。讓多個設備去跑同一個項目，效率也能大幅提升。

打包技術。可以將python文件打包成可執行的exe文件，讓其在後台執行即可。

其他。比如，使用網速好的網路等等。

三. 反爬蟲的措施
限制請求頭，即request header。解決方法：我們可以填寫user-agent聲明自己的身份，有時還要去填寫origin和referer聲明請求的來源。

限制登錄，即不登錄就不能訪問。解決方法：我們可以使用cookies和session的知識去模擬登錄。

復雜的交互，比如設置「驗證碼」來阻攔登錄。這就比較難做，解決方法1：我們用Selenium去手動輸入驗證碼；方法2：我們用一些圖像處理的庫自動識別驗證碼（tesserocr/pytesserart/pillow）。

ip限制。如果這個IP地址，爬取網站頻次太高，那麼伺服器就會暫時封掉來自這個IP地址的請求。 解決方法：使用time.sleep()來對爬蟲的速度進行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。