<1>爬虫忽略错误 不停止
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Python是一种非常灵活的编程语言,它有着丰富的库和强大的数据类型,这也使得它成为了数据科学家、机器学习工程师以及网络爬虫工作者的首选工具。

在网络爬虫中,经常会遇到一些问题,比如我们爬取某个网站的时候,可能会出现一些页面不存在的情况,或者是功能失效、服务器异常等问题。这些问题都会导致程序停止运行,进而影响爬虫的效率和稳定性。针对这些问题,本文将从两方面着手,介绍如何实现爬虫的忽略错误和数据类型运算。

一、Python爬虫忽略错误的方法

1. 异常捕获

异常捕获是Python中一种常用的处理错误的方法,它可以让我们在程序出现错误时不会直接停止程序,而是给程序一个机会去处理这个错误。

比如,在以下的代码中,我们会请求某个URL链接,如果请求失败,那么就会抛出异常,并将异常信息打印出来:

```

import requests

url = 'https://www.example.com'

try:

response = requests.get(url)

except Exception as e:

print('请求失败,异常信息为:', e)

```

可以看到,我们使用了Python的try…except语句,当请求失败时抛出异常,我们就会进入到except代码块中,从而让程序继续运行。

2. 使用日志处理错误

使用日志处理错误是一种更为灵活的处理错误的方法。Python自带了logging模块,我们可以使用它来记录程序运行过程中的日志。

具体使用方法如下:

```

import logging

import requests

url = 'https://www.example.com'

logging.basicConfig(filename='error.log', level=logging.ERROR)

try:

response = requests.get(url)

except Exception as e:

logging.exception(e)

```

在这段代码中,我们首先使用了logging模块,给定一个日志文件名error.log,并将日志级别设为ERROR,表示只记录错误级别的日志。

接着,我们使用try…except语句来捕获请求URL时可能出现的异常,并使用logging.exception()方法将异常信息输出到日志文件中。

这种方法的好处在于,我们可以在程序运行出现错误时,通过查看日志文件,快速定位出错的位置和原因,并进行相应的处理,提高程序的健壮性和可维护性。

二、Python不同数据类型运算

Python作为一种动态语言,常常会出现在不同数据类型之间进行运算的情况。这种情况下,我们需要注意数据类型的转换。

1. 字符串转数字

在Python中,字符串和数字之间的转换是非常常见的操作。下面是一些示例:

```

# 字符串转整数

num_str = '123'

num_int = int(num_str)

# 字符串转浮点数

float_str = '3.14'

float_num = float(float_str)

```

在这些示例中,我们使用了内置的int()和float()函数,将字符串转换为整数和浮点数。

需要注意的是,如果字符串中的内容无法被正确转化为数字,就会抛出异常。

2. 字符串拼接

另外,将字符串进行拼接也是比较常见的操作。比如,我们要将两个字符串'a'和'b'拼接成一个字符串'ab':

```

# 字符串拼接

a = 'a'

b = 'b'

c = a + b

```

在这个例子中,我们使用了“+”运算符将两个字符串拼接在一起。需要注意的是,只有相同类型的数据才能使用运算符进行运算。如果两个类型不同,就需要进行类型转换:

```

a = 'a'

b = 1

c = a + str(b)

```

在这里,我们需要将整型变量b转换为字符串类型,才能和字符串a进行拼接。

3. 列表运算

Python中的列表也是一种常见的数据类型,可以进行各种运算。比如,我们可以将两个列表进行合并:

```

a = [1, 2, 3]

b = [4, 5, 6]

c = a + b

```

在这里,我们使用“+”运算符将两个列表a和b合并成一个新的列表c。需要注意的是,相加的两个列表必须是同一类型的,否则会报错。

除了合并列表外,我们还可以对列表进行其他运算,比如按照某个关键字进行排序、筛选某些元素等。这些操作都需要根据列表的具体数据类型来确定。

综上所述,Python作为一种非常灵活的编程语言,不仅可以在网络爬虫中实现忽略错误的功能,还能够快速处理不同数据类型之间的运算。在进行开发时,我们需要根据具体的需求,选择合适的方法和数据类型,才能编写出高效、稳定的Python爬虫程序。

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