如何编写一个Python爬虫程序，测量爬取特定网页100次所需的总时间，并处理可能出现的异常？

在编写爬虫程序时，使用`requests`库可以有效地发送HTTP请求，而`time`库则可以帮助我们记录请求的耗时。为了提高爬虫的性能和稳定性，掌握异常处理机制也是必不可少的。在你开始编写代码之前，我推荐查看《Python爬虫：测试爬取网页100次的耗时》。这份资料详细记录了一个实用的实践过程，不仅教你如何进行性能测试，还涵盖了如何处理常见的爬虫异常情况。

参考资源链接：[Python爬虫：测试爬取网页100次的耗时](https://wenku.csdn.net/doc/274ynyqn9o?spm=1055.2569.3001.10343)

以下是一个具体的实现示例：（代码实现略）
在这个示例中，我们首先导入了`requests`和`time`库。我们定义了一个函数`getHTMLtext`，它负责处理单次请求，并返回网页内容或者错误信息。然后，在主程序中，我们初始化了一个循环，用于执行100次爬取操作。在每次迭代中，我们记录了开始时间，并调用`getHTMLtext`函数。如果函数调用成功，我们计算并累加单次爬取的时间，直到所有迭代完成。最后，我们输出总耗时，这可以帮助我们评估爬虫的整体性能。
在这个过程中，通过在`try...except`块中使用`requests.exceptions.RequestException`，我们能够捕获并处理可能出现的异常，例如网络请求超时或连接错误。这样即使在面对各种网络问题时，我们的爬虫程序也能稳定运行，避免因单次请求失败而导致整个程序崩溃。
学习完如何测量爬取时间之后，如果你希望深入理解如何优化爬虫性能，例如通过多线程或异步请求来减少爬取时间，我建议继续查阅《Python爬虫：测试爬取网页100次的耗时》。这份资料还提供了其他高级话题的深入讲解，如如何设计更复杂的异常处理策略，以及如何使用Python爬虫进行大规模数据爬取。

参考资源链接：[Python爬虫：测试爬取网页100次的耗时](https://wenku.csdn.net/doc/274ynyqn9o?spm=1055.2569.3001.10343)