python爬虫延迟加载

1. python3爬虫访问失败怎么不退出让它继续爬取

使用try expext 语句

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

2. 如何入门 Python 爬虫

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

课程简介

毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？

Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。

带你学到如何从网上批量获得几十万数据，如何处理海量大数据，数据可视化及网站制作。

课程目录

开始之前，魔力手册 for 实战学员预习

第一周：学会爬取网页信息

第二周：学会爬取大规模数据

第三周：数据统计与分析

第四周：搭建 Django 数据可视化网站

......

3. 请教一个问题，怎么提高 python 爬虫的爬取效率

很多爬虫工作者都遇到过抓取非常慢的问题，尤其是需要采集大量数据的情况下。那么如何提高爬虫采集效率就十分关键，一块了解如何提高爬虫采集效率问题。
1.尽可能减少网站访问次数
单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。
第一步要做的就是流程优化，尽量精简流程，避免在多个页面重复获取。
随后去重，同样是十分重要的手段，一般根据url或者id进行唯一性判别，爬过的就不再继续爬了。
2.分布式爬虫
即便把各种法子都用尽了，单机单位时间内能爬的网页数仍是有限的，面对大量的网页页面队列，可计算的时间仍是很长，这种情况下就必须要用机器换时间了，这就是分布式爬虫。
第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。
例如有200W个网页页面待爬，可以用5台机器各自爬互不重复的40W个网页页面，相对来说单机费时就缩短了5倍。
可是如果存在着需要通信的状况，例如一个变动的待爬队列，每爬一次这个队列就会发生变化，即便分割任务也就有交叉重复，因为各个机器在程序运行时的待爬队列都不一样了——这种情况下只能用分布式，一个Master存储队列，其他多个Slave各自来取，这样共享一个队列，取的情况下互斥也不会重复爬取。IPIDEA提供高匿稳定的IP同时更注重用户隐私的保护，保障用户的信息安全。含有240＋国家地区的ip，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。

4. python爬虫怎么不等页面全加载完

最关键是先要区分：静态网页 还是 动态网页
如果是静态html，get到的内容就是全部内容了，而且下一页会对应另外一个网址，接下来get它就行了。
绝大多数网页会有一些动态特性，比如，下一页网址不是一个独立的网址，简单点的可能是用onclick实现的，那么就不能利用网址直接get了，在python环境下，有很多driver，可以很好地模拟浏览器的行为
如果网页内容也是动态加载的，而且随着用户行为不同而不断变化，那么光get一个html document是不行的，此时就需要一个判断机制，什么时候网页上的内容显示全了？可以执行提取动作了？简单的实现就是等一个确定的时间；复杂一点的可以监控窗口事件，定一个判断标准，到时候就启动提取。要防止漏采，又要尽可能避免无谓的等待

5. 如何使用python爬虫时增加延时和重试.比如一旦出现500错误，就等待1分钟再重试

def main():
try:
代码(打开网址的代码)
except Exception as e:
time模块延时(自己查一下，我忘了)
main()

6. python 爬虫网络不稳定怎么办

在HTTP请求上设置好超时时间，最好设定sockect的超时，这样更底层一些。
在上层做一个检测机制，定时轮询线程是否正常，如果遇到不响应的直接kill掉。

7. 如何处理python爬虫中的异步加载

正常使用scrapy或goose等模块时加载的爬虫本身就是异步的。
就算你多只爬虫“同时”启动,“同时”只是对于你人眼睛而言 与远端也是异步的。

8. python 爬虫遇到的一个小问题

这个应该是加载页面验证的问题，也就是实际上页面已经加载完了，但验证认为没有加载完，一直在加载。
我用selenium的get(url)也会有这种问题,处理方法是自定义超时时间，然后重新连接，相当于我们用浏览器访问，网页加载一半卡住，按f5刷新，一样的意思。
你可以去找找你的用的模块有没有类似的处理

9. 如何实时获取网站最新消息,python爬虫,在获取时时间延迟高吗

可以自己买个VPS挂爬虫每隔一定时间获取，是个思路

10. Python爬虫如何避免爬取网站访问过于频繁

一. 关于爬虫
爬虫，是一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。本质是利用程序获取对我们有利的数据。

反爬虫，从不是将爬虫完全杜绝；而是想办法将爬虫的访问量限制在一个可接纳的范围，不要让它过于频繁。

二. 提高爬虫效率的方法
协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。

多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。

多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。

分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。

打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。

其他。比如，使用网速好的网络等等。

三. 反爬虫的措施
限制请求头，即request header。解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。

限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用cookies和session的知识去模拟登录。

复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。

ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。