python爬虫中断怎么继续

在进行网络爬虫时，长时间的爬取任务有时会因为各种原因中断，比如网络波动、目标网站的防爬虫机制或程序的错误等。这使得我们需要一种机制来从中断的地方继续爬取数据，而不是从头开始。本文将探讨 Python 爬虫中断后如何继续抓取程序的有效策略和实现方法。

中断捕捉与保存状态

为了在爬虫中断的情况下能够继续执行，我们首先需要对爬虫的状态进行保存。这通常可以通过异常捕捉和本地数据库或文件的保存来实现。

异常捕捉

使用 Python 的异常处理机制，可以帮助我们捕捉到程序运行过程中发生的错误，并进行相应的处理。可以使用 try-except 语句来包裹主过程，如下所示：

import requests

def fetch_data(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # 抛出异常
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求错误: {e}")
        return None

保存抓取进度

当爬虫程序正常运行时，我们需要将已抓取的数据或进度保存到本地文件或数据库中。可以使用 JSON 文件来记录当前已抓取的页面等信息。

import json

def save_progress(progress):
    with open('progress.json', 'w') as f:
        json.dump(progress, f)
def load_progress():
    try:
        with open('progress.json', 'r') as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return {}

继续抓取的逻辑

有了异常处理和进度保存，我们现在可以编写一个简单的模型来实现抓取任务的继续逻辑。在这个模型中，我们将从上次中断的位置继续抓取数据。

示例代码

def main():

    url_list = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']  # 示例 URL 列表
    progress = load_progress()  # 加载进度
    for url in url_list:
        page_id = url.split('page')[-1]  # 假设每个URL有唯一ID
        if progress.get(page_id, False):
            print(f"跳过已抓取的 {url}")
            continue
        
        data = fetch_data(url)
        if data:
            # 处理数据，这里简单打印
            print(f"抓取数据: {data}")
            progress[page_id] = True  # 标记为已抓取
            save_progress(progress)  # 保存进度
if __name__ == "__main__":
    main()

使用数据库保存状态

除了使用文件保存状态外，可以考虑使用 SQLite 数据库等更复杂的数据存储工具。这样不仅提高了数据的安全性，也方便了多任务处理。

使用 SQLite 示例

import sqlite3

def init_db():
    conn = sqlite3.connect('progress.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS progress (page_id TEXT PRIMARY KEY, scraped BOOLEAN)')
    conn.commit()
    conn.close()
def save_progress(page_id):
    conn = sqlite3.connect('progress.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('INSERT OR REPLACE INTO progress (page_id, scraped) VALUES (?, ?)', (page_id, True))
    conn.commit()
    conn.close()
def check_progress(page_id):
    conn = sqlite3.connect('progress.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT scraped FROM progress WHERE page_id = ?', (page_id,))
    result = cursor.fetchone()
    conn.close()
    return result[0] if result else False

总结

在 Python 爬虫中，能够有效地处理中断并从中断点继续抓取是一个非常重要的功能。通过异常捕捉、进度保存（无论是使用文件还是数据库）、以及灵活的抓取逻辑，我们可以极大地提升爬虫的健壮性和可用性。通过本文的介绍，相信读者能够实现自己爬虫程序的中断续爬功能，并在实际开发中得心应手。