Python爬虫稳定性怎样提高

要提高Python爬虫的稳定性，可以采取以下措施：

1. 异常处理：使用try-except语句来捕获和处理可能出现的异常，例如网络请求失败、解析错误等。这样可以确保在遇到问题时，程序不会直接崩溃，而是能够继续运行或优雅地退出。

try:
    # 爬虫代码
except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

2. 重试机制：对于网络请求失败的情况，可以实现重试机制。可以使用循环来尝试多次请求，并在每次失败后增加等待时间，以减少对目标服务器的压力。

import time

def request_with_retry(url, retries=3, delay=5):
    for i in range(retries):
        try:
            response = requests.get(url)
            response.raise_for_status()
            return response
        except requests.RequestException as e:
            print(f"请求失败: {e}")
            if i < retries - 1:
                time.sleep(delay * (i + 1))
            else:
                raise

3. 使用代理IP：为了避免被目标服务器封禁，可以使用代理IP来分散请求。可以配置多个代理IP，并在每次请求时随机选择一个。

import random

proxies = [
    {'http': 'http://proxy1.example.com:8080'},
    {'http': 'http://proxy2.example.com:8080'},
    # 更多代理IP...
]

proxy = random.choice(proxies)
response = requests.get(url, proxies=proxy)

4. 设置请求头：为了模拟正常用户的浏览行为，可以在请求头中设置User-Agent、Referer等信息。这有助于降低被识别为爬虫的风险。

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',
    'Referer': 'https://www.example.com'
}

response = requests.get(url, headers=headers)

5. 分布式爬虫：如果需要爬取大量数据或高并发访问，可以考虑使用分布式爬虫。可以使用Scrapy-Redis等工具将爬虫任务分配到多个节点上执行，以提高稳定性和效率。

6. 监控和报警：部署爬虫时，可以设置监控和报警机制，以便在出现问题时及时发现和处理。可以使用Prometheus、Grafana等工具来监控爬虫的运行状态，并设置报警规则。

通过以上措施，可以提高Python爬虫的稳定性，确保爬虫在各种情况下都能正常运行。