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Python爬虫异常重试机制_容错处理与稳定性技巧【技巧】

冷炫風刃

冷炫風刃

发布时间:2025-12-18 20:07:02

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来源于php中文网

原创

真正稳定的爬虫需分层容错:请求层用tenacity实现指数退避重试,解析层用select_one和兜底逻辑防结构变化,调度层通过状态队列实现失败隔离与断点恢复。

python爬虫异常重试机制_容错处理与稳定性技巧【技巧】

爬虫运行中遇到网络抖动、目标服务器限流、超时或页面结构突变很常见,靠简单 try-except 捕获异常远远不够。真正稳定的爬虫需要分层容错:在请求层控制重试逻辑,在解析层防御结构变化,在调度层避免雪崩式失败。

请求层:带退避策略的智能重试

盲目重试会加重服务器压力,也可能触发风控。应使用指数退避(exponential backoff)+ 最大重试次数 + 随机抖动。推荐用 tenacity 库替代手写循环:

  • 安装:pip install tenacity
  • 基础用法:对可能失败的请求函数加装饰器,指定重试条件(如 RetryErrorTimeout、HTTP 5xx)、等待时间(wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10))和最大次数(stop_after_attempt(3)
  • 关键细节:对 403/429 等明确拒绝类状态码,建议直接退出而非重试;对连接错误、超时、502/503 等临时性错误才启用退避重试

解析层:结构感知 + 默认兜底

网页改版是爬虫失效主因。不要假设 select('div.content > p')[0].text 一定存在:

  • .select_one() 替代 .select(),避免索引越界;用 .get_text(strip=True) or '' 替代直接调用 .text
  • 关键字段提取后立即校验有效性(如日期格式、数字范围),不满足则记录 warn 日志并跳过该条目,而非中断整个任务
  • 对多套可能的 selector 规则做 fallback 尝试(例如先试 class="article-body",失败再试 id="post-content"),提升适应性

调度与状态管理:失败隔离 + 可恢复断点

批量任务中单个 URL 失败不应阻塞全局进度:

Magic Eraser
Magic Eraser

AI移除图片中不想要的物体

下载

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • 将待抓取 URL 存入带状态标记的队列(如 Redis Sorted Set 或本地 SQLite 表),每条记录包含 urlstatus(pending/running/success/failed)、fail_countlast_updated
  • 成功后更新状态为 success;失败时仅增加 fail_count 并延后重试时间(如 30 分钟后),避免反复冲击同一链接
  • 程序启动时优先拉取 status=failed AND fail_count 的链接重试,实现故障自愈

监控与快速响应:失败归因 + 告警联动

稳定不是“不出错”,而是“错得明白、修得及时”:

  • 记录每次失败的完整上下文:URL、HTTP 状态码、响应头(特别是 X-RateLimit-Remaining)、异常类型、traceback 截断前 200 字符
  • 按小时统计失败率、TOP 失败域名、高频异常类型,用 Grafana 展示趋势;当某域名失败率突增 50%,自动发企业微信告警
  • 对持续失败的站点,动态降级:暂停该域名所有请求 2 小时,并通知运维检查代理池或 UA 策略

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