使用Python爬虫会遇到的问题和解决方法（包含案例）

一、HTTP错误（如403 Forbidden）

问题描述：
当使用requests库发起请求时，可能会遇到HTTP 403 Forbidden错误，这通常意味着服务器理解了请求，但是拒绝执行它。

解决方法：
1.设置headers，模拟浏览器请求。
2.使用代理IP。
3.增加cookies
4.降低请求频率，避免被服务器识别为爬虫。

案例：

python">import requests
import time,random headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}proxies={'https':'202.123.77.88:7777'}   
cookies=''
url = 'http://example.com' # 替换为实际的目标网站try:response = requests.get(url, headers=headers,proxies=proxies,cookies=cookies)response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200，则抛出HTTPError异常print(response.text)
except requests.exceptions.HTTPError as errh:print("Http Error:", errh)
except requests.exceptions.ConnectionError as errc:print("Error Connecting:", errc)
except requests.exceptions.Timeout as errt:print("Timeout Error:", errt)
except requests.exceptions.RequestException as err:print("OOps: Something Else", err)降低请求频率，是因为真实用户的访问并不会很频繁，因此我们使用随机时间来模拟核心代码如下：
for i in range(5):  response = requests.get("https://example.com";;,headers=headers，proxies=proxies) time.sleep(random.uniform(1.5,3.4))

二、反爬虫机制（如验证码、动态加载数据）

问题描述：
许多网站会采用反爬虫机制，如显示验证码、动态加载数据等，以防止爬虫爬取数据。

解决方法：
使用Selenium或Pyppeteer模拟浏览器操作，处理验证码。
对于动态加载的数据，可以使用Selenium等待数据加载完成后再进行抓取。

案例（Selenium处理动态加载数据）：

python">from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECdriver = webdriver.Chrome() # 需要先安装ChromeDriver
driver.get('http://example.com') # 替换为实际的目标网站# 等待某个元素加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "myDynamicElement")))# 接下来可以获取该元素的数据或进行其他操作
print(element.text)driver.quit() # 关闭浏览器以上Selenium代码可以参考之前博文的案例
验证码的话，可以使用简单图片验证码解决方法：
使用Pyppeteer截图：
await page.screenshot({'path': "test.png", "clip": {"x": 300, "y": 10, "width": 1320, "height": dimensions['height']}}) 
然后发给通义千问等一些识别图形的gpt

三、网络延迟或不稳定

问题描述：
由于网络原因，可能会导致爬虫在抓取数据时发生延迟或连接中断。

解决方法：
使用重试机制，当发生异常时自动重试。
增加超时时间，避免因为网络延迟导致请求超时。

案例（使用retrying库实现重试机制）：

python">import requests
from retrying import retry@retry(stop_max_attempt_number=3, wait_fixed=1000) # 最多重试3次，每次间隔1秒
def fetch_data(url):response = requests.get(url)response.raise_for_status()return response.texturl = 'http://example.com' # 替换为实际的目标网站
data = fetch_data(url)
print(data)

以上就是使用Python爬虫时可能会遇到的问题和解决方法，希望对你有所帮助！

如果大家还有其他的爬虫伪装方式，欢迎在评论区留言交流！请勿用于非法用途！