Python爬虫headers处理及网络超时问题解决方案

2024-09-27 07:14:42

1、请求headers处理

　　我们有时请求服务器时，无论get或post请求，会出现403错误，这是因为服务器拒绝了你的访问，这时我们可以通过模拟浏览器的头部信息进行访问，这样就可以解决反爬设置的问题。

import requests
# 创建需要爬取网页的地址
url = 'https://www.baidu.com/'
# 创建头部信息
headers = {'User-Agent':'OW64; rv:59.0) Gecko/20100101 Firefox/59.0'}
# 发送网络请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 以字节流形式打印网页源码
print(response.content)

结果：

b'<!DOCTYPE html><!--STATUS OK-->\n\n\n  \n  \n              <html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"><meta content="always" name="referrer"><meta name="theme-color" content="#2932e1"><meta name="description" content="\xe5\x85\xa8\xe7\x90\x83\xe6\x9c\x80\xe5\xa4\xa7\xe7\x9a\x84\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe6\x90\x9c\xe7\xb4\xa2\xe5\xbc\x95\xe6\x93\x8e\xe3\x80\x81\xe8\x87\xb4\xe5\x8a\x9b\xe4\xba\x8e\xe8\xae\xa9\xe7\xbd\x91\xe6\xb0\x91\xe6\x9b\xb4\xe4\xbe\xbf\xe6\x8d\xb7\xe5\x9c\xb0\xe8\x8e\xb7\xe5\x8f\x96\xe4\xbf\xa1\xe6\x81\xaf\xef\xbc\x8c\xe6\x89\xbe\xe5\x88\xb0\xe6\x89\x80\xe6\xb1\x82\xe3\x80\x82\xe7\x99\xbe\xe5\xba\xa6\xe8\xb6\x85\xe8\xbf\x87\xe5\x8d\x83\xe4\xba\xbf\xe7\x9a\x84\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe7\xbd\x91\xe9\xa1\xb5\xe6\x95\xb0\xe6\x8d\xae\xe5\xba\x93\xef\xbc\x8c\xe5\x8f\xaf\xe4\xbb\xa5\xe7\x9e\xac\xe9\x97\xb4\xe6\x89\xbe\xe5\x88\xb0\xe7\x9b\xb8\xe5\x85\xb3\xe7\x9a\x84\xe6\x90\x9c\xe7\xb4\xa2\xe7\xbb\x93\xe6\x9e\x9c\xe3\x80\x82"><link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico" rel="external nofollow" type="image/x-icon" /><link rel="search" type="application/opensearchdescription+xml" href="/content-search.xml" rel="external nofollow" title="\xe7\x99\xbe\xe5\xba\xa6\xe6\x90\x9c\xe7\xb4\xa2" /><link rel="icon" sizes="any" mask href="//www.baidu.com/img/baidu_85beaf5496f291521eb75ba38eacbd87.svg" rel="external nofollow" ><link rel="dns-prefetch" href="//dss0.bdstatic.com" rel="external nofollow" /><link rel="dns-prefetch" href="//dss1.bdstatic.com" rel="external nofollow" /><link rel="dns-prefetch" href="//ss1.bdstatic.com" rel="external nofollow" /><link rel="dns-prefetch" href="//sp0.baidu.com" rel="external nofollow" /><link rel="dns-prefetch" href="//sp1.baidu.com" rel="external nofollow" /><link rel="dns-prefetch" href="//sp2.baidu.com" rel="external nofollow" />

2、网络超时问题

　　在访问一个网页时，如果该网页长时间未响应，系统就会判断该网页超时，而无法打开网页。下面通过代码来模拟一个网络超时的现象。

import requests
# 循环发送请求50次
for a in range(1, 50):
  # 捕获异常
  try:
    # 设置超时为0.5秒
    response = requests.get('https://www.baidu.com/', timeout=0.5)
    # 打印状态码
    print(response.status_code)
  # 捕获异常
  except Exception as e:
    # 打印异常信息
    print('异常'+str(e))

结果：

以上代码中，模拟进行了50次循环请求，设置超时时间为0.5秒，在0.5秒内服务器未作出相应视为超时，程序会将超时信息打印在控制台中。

　　说起网络异常信息，requests模块同样提供了三种常见的网络异常类，示例代码如下：

import requests
# 导入requests.exceptions模块中的三种异常类
from requests.exceptions import ReadTimeout,HTTPError,RequestException
# 循环发送请求50次
for a in range(1, 50):
  # 捕获异常
  try:
    # 设置超时为0.5秒
    response = requests.get('https://www.baidu.com/', timeout=0.5)
    # 打印状态码
    print(response.status_code)
  # 超时异常
  except ReadTimeout:
    print('timeout')
  # HTTP异常
  except HTTPError:
    print('httperror')
  # 请求异常
  except RequestException:
    print('reqerror')

结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

Python selenium爬虫实现定时任务过程解析

现在需要启动一个selenium的爬虫,使用火狐驱动+多线程,大家都明白的,现在电脑管家显示CPU占用率20%,启动selenium后不停的开启浏览器+多线程, 好,没过5分钟,CPU占用率直接拉到90%+,电脑卡到飞起,定时程序虽然还在运行,但是已经类似于待机状态, 是不是突然感觉到面对电脑卡死,第一反应:卧槽,这个lj电脑,这么程序都跑不起来,我还写这么多代码,*****!! 是吧,接下来上代码,具体功能,请自信查阅相关资料深造: from datetime import datetime
python爬虫headers设置后无效的解决方法

此次遇到的是一个函数使用不熟练造成的问题,但有了分析工具后可以很快定位到问题(此处推荐一个非常棒的抓包工具fiddler) 正文如下: 在爬取某个app数据时(app上的数据都是由http请求的),用Fidder分析了请求信息,并把python的request header信息写在程序中进行请求数据代码如下 import requests url = 'http://xxx?startDate=2017-10-19&endDate=2017-10-19&pageIndex=1&l
解决python3 requests headers参数不能有中文的问题

1 需求,heeaders 参数需要拼接中文参数param 解决如下 url = 'https://....search?keyword=' + param + '&templateId=&page=1&pageSize=10' headers = { "Accept": "application/json, text/javascript, */*; q=0.01", "Accept-Encoding": "g
为什么说python适合写爬虫

抓取网页本身的接口相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁:相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API.(当然ruby也是很好的选择) 此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的.这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆.模拟session/cookie的存储和设置.在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞
Python爬虫:将headers请求头字符串转为字典的方法

原生请求头字符串 raw_headers = """Host: open.tool.hexun.com Pragma: no-cache Cache-Control: no-cache User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36 Accept: */* Re
Python使用Chrome插件实现爬虫过程图解

做电商时,消费者对商品的评论是很重要的,但是不会写代码怎么办?这里有个Chrome插件可以做到简单的数据爬取,一句代码都不用写.下面给大家展示部分抓取后的数据: 可以看到,抓取的地址,评论人,评论内容,时间,产品颜色都已经抓取下来了.那么,爬取这些数据需要哪些工具呢?就两个: 1. Chrome浏览器: 2. 插件:Web Scraper 插件下载地址:https://chromecj.com/productivity/2018-05/942.html 最后,如果你想自己动手抓取一下,这里是这次
使用python将请求的requests headers参数格式化方法

如下所示: import json # 使用三引号将浏览器复制出来的requests headers参数赋值给一个变量 headers = """ Host: zhan.qq.com Proxy-Connection: keep-alive Content-Length: 799432 Pragma: no-cache Cache-Control: no-cache Origin: http://zhan.qq.com User-Agent: Mozilla/5.0 (Win
Python爬虫获取页面所有URL链接过程详解

如何获取一个页面内所有URL链接?在Python中可以使用urllib对网页进行爬取,然后利用Beautiful Soup对爬取的页面进行解析,提取出所有的URL. 什么是Beautiful Soup? Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.搜索.修改分析树等功能.它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序. Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换
使用Python爬虫库requests发送请求、传递URL参数、定制headers

首先我们先引入requests模块 import requests 一.发送请求 r = requests.get('https://api.github.com/events') # GET请求 r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'}) # POST请求 r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'}) # PUT请
Python爬虫headers处理及网络超时问题解决方案

1.请求headers处理我们有时请求服务器时,无论get或post请求,会出现403错误,这是因为服务器拒绝了你的访问,这时我们可以通过模拟浏览器的头部信息进行访问,这样就可以解决反爬设置的问题. import requests # 创建需要爬取网页的地址 url = 'https://www.baidu.com/' # 创建头部信息 headers = {'User-Agent':'OW64; rv:59.0) Gecko/20100101 Firefox/59.0'} # 发送网络请求
Python selenium页面加载慢超时的解决方案

开发环境: win10-64 python2.7.16 chrome77 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver.exe') driver.get('http://全部加载完成超级慢的网站') user = 'abc' pwd = '123 driver.find_element_by_id('email').send_keys(user) driver.fi
python爬虫之urllib,伪装,超时设置,异常处理的方法

Urllib 1. Urllib.request.urlopen().read().decode() 返回一个二进制的对象,对这个对象进行read()操作,可以得到一个包含网页的二进制字符串,然后用decode()解码成html源码 2. urlretrieve() 将一个网页爬取到本地 3. urlclearup() 清除 urlretrieve()所产生的缓存 4. info() 返回一个httpMessage对象,表示远程服务器的头信息 5. getcode() 获取当前网页的状态码 20
Python爬虫实例_城市公交网络站点数据的爬取方法

爬取的站点:http://beijing.8684.cn/ (1)环境配置,直接上代码: # -*- coding: utf-8 -*- import requests ##导入requests from bs4 import BeautifulSoup ##导入bs4中的BeautifulSoup import os headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML,
python爬虫多次请求超时的几种重试方法(6种)

第一种方法 headers = Dict() url = 'https://www.baidu.com' try: proxies = None response = requests.get(url, headers=headers, verify=False, proxies=None, timeout=3) except: # logdebug('requests failed one time') try: proxies = None response = requests.get(u
python爬虫系列网络请求案例详解

学习了之前的基础和爬虫基础之后,我们要开始学习网络请求了. 先来看看urllib urllib的介绍 urllib是Python自带的标准库中用于网络请求的库,无需安装,直接引用即可. 主要用来做爬虫开发,API数据获取和测试中使用. urllib库的四大模块: urllib.request: 用于打开和读取url urllib.error : 包含提出的例外,urllib.request urllib.parse:用于解析url urllib.robotparser:用于解析robots.tx
Python爬虫之网络请求

目录 1.IP代理 2.Cookie 3.异常处理 1.IP代理某些网站会检测一段时间内某IP的访问次数,若访问次数过多会禁止访问,这时需要设置一些代理服务器,每隔一段时间换一个代理.IP代理的分类: ①透明代理:目标网站可以得知使用了代理以及源IP地址,显然这不符合要求: ②匿名代理:目标网站知道使用了代理,但不知道源IP地址: ③高匿代理:最保险的方式,目标网站既不知道使用了代理,也不知道源IP地址. 2.Cookie 解决http的无状态性,第一次向服务器发送请求时,服务器生成Cooki
使用python爬虫实现网络股票信息爬取的demo

实例如下所示: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" def getStockList(lst, stockUR
python爬虫超时的处理的实例

如下所示: #coding:utf-8 ''''' Created on 2014-7-24 @author: Administrator ''' import urllib2 try: url = "http://www.baidu.com" f = urllib2.urlopen(url, timeout=0) #timeout设置超时的时间 result = f.read() # print len(result) print result except Exception,e:

Python爬虫headers处理及网络超时问题解决方案

相关推荐

随机推荐