爬取多个企业（两页以上）的资讯信息，保存到“”.txt，有异常处理的部分和延时爬取处理，给我完整的代码

为了帮助您完成这个任务，我会提供一个Python基础的示例，使用`requests`, `BeautifulSoup`和`time`库来爬取网页内容，并处理一些基本的异常和延时。请注意这只是一个简化版的示例，实际应用可能需要更复杂的错误处理、身份验证和网络策略遵守。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 目标URL的列表，这里假设每个企业都有两个页面
urls = [
    "https://example.com/company1",
    "https://example.com/company2",
    # 添加其他企业...
]

# 异常处理函数
def handle_error(response):
    if response.status_code != 200:
        print(f"抓取 {response.url} 出错，状态码: {response.status_code}")
        return None
    return response.text

# 延迟爬取处理
def delay_fetch(url):
    time.sleep(5)  # 每次请求之间延迟5秒
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        return handle_error(response)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求异常: {str(e)}")
        return None

# 存储数据的文件名
filename = "company_news.txt"

# 开始爬取并写入文件
with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as f:
    for i, url in enumerate(urls):
        content = delay_fetch(url)
        if content is not None:
            soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
            # 这里假设新闻在特定的HTML标签下，例如`<p>`标签
            news_paragraphs = soup.find_all('p')
            for p in news_paragraphs:
                f.write(p.text + '\n')  # 将每条新闻写入文件
            f.write('\n\n')  # 避免相邻公司的新闻混在一起

# 提供异常处理和延时爬取的几个相关问题