爬虫程序中的错误处理与日志记录

# 1. 爬虫程序中的异常类型

在爬虫程序开发过程中，常见的异常类型包括数据获取异常和网络连接异常。数据获取异常可能由于网站结构变化而导致解析失败，而网络连接异常则是由于网络波动或目标网站故障引起的。为了有效应对这些异常，可以设计自定义异常处理方法，例如封装异常类来统一管理异常信息，并制定异常处理策略来处理不同类型的异常。通过对常见异常类型的了解和灵活运用自定义异常处理方法，可以提高爬虫程序的稳定性和可靠性，确保数据正常获取并保障程序正常运行。

# 2. Try-Except语句

在编写程序时，难免会遇到各种异常情况，为了避免程序发生严重错误而导致崩溃，Python 提供了 Try-Except 语句用于捕获异常并进行相应的处理。

#### 捕获异常

Try-Except 语句的基本结构如下所示：

try:
    # 可能会引发异常的代码块
    result = 10 / 0
except Exception as e:
    # 异常发生时的处理逻辑
    print("An error occurred:", e)

通过 Try-Except 可以捕获异常并在 except 代码块中处理异常情况，避免程序因异常而中断。

#### 多重异常处理

除了捕获所有异常外，也可以针对特定的异常类型进行处理，示例如下：

try:
    # 可能会引发异常的代码块
    file = open("example.txt", "r")
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("File not found error")
except Exception as e:
    print("An error occurred:", e)

通过在不同的 except 语句中处理不同类型的异常，可以更精准地对程序可能出现的错误进行处理。

#### 使用`finally`代码块

Try-Except 结构还可以配合 `finally` 代码块使用，该代码块中的语句无论是否发生异常都会被执行，常用于资源清理工作：

try:
    file = open("example.txt", "r")
    content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("File not found error")
except Exception as e:
    print("An error occurred:", e)
finally:
    file.close()

通过 `finally` 可以确保资源被正确释放，不管程序是否发生异常。

### 异常处理流程

在实际应用中，异常处理不仅仅局限于捕获异常，还需要针对不同的应用场景设计合适的异常处理流程。

#### 错误信息展示

当程序发生异常时，用户需要清晰的错误信息以便快速定位问题，可以使用 logging 模块将错误信息记录在日志中：

import logging

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    logging.error("Division by zero: %s", e)

通过 logging.error 可以记录错误信息，并区分不同级别的日志以便后续排查问题。

#### 异常处理程序设计

在设计异常处理程序时，需要根据不同的异常情况制定对应的处理策略，例如重新尝试、降级处理或记录日志等。

try:
    result = api_call()
except ConnectionError:
    # 网络连接异常，尝试重新连接
    result = reconnect_and_retry()
except TimeoutError:
    # 超时异常，记录日志并进行降级处理
    logging.warning("API call timeout")
    result = fallback_response()

通过根据不同的异常类型制定不同的处理策略，可以提高程序的稳定性和容错能力。

#### 异常跟踪信息查看

当程序出现异常时，除了记录错误信息外，还可以使用 tra