python爬虫503
‘壹’ 如何用python做爬虫
在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
‘贰’ python3爬虫到一半为什么就关闭了
第三章后，你 的bt都是none了，你把dqcp也打印出来看看是不是也是none，如果也是none那就是越界，可能是在第三章后，你找的标签有差异
‘叁’ python爬虫 如何解决http error 503问题
这个有主要有两种可能：
你生成的url不正确，这个你可以打印一下，找一个报503的url直接在url里访问，看看是否有问题。
亚马逊判断出你是爬虫，给禁止返回数据了，这个就需要伪装一下你的爬虫，比如修改爬取间隔，随机使用http header，或者使用代理ip。
如果解决了您的问题请采纳！
如果未解决请继续追问
‘肆’ python爬虫怎么处理豆瓣网页异常请求
1.URLError
首先解释下URLError可能产生的原因：
网络无连接，即本机无法上网
连接不到特定的服务器
服务器不存在
在代码中，我们需要用try-except语句来包围并捕获相应的异常。下面是一个例子，先感受下它的风骚
Python
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import urllib2
requset = urllib2.Request('http://www.xxxxx.com')
try:
urllib2.urlopen(requset)
except urllib2.URLError, e:
print e.reason
我们利用了 urlopen方法访问了一个不存在的网址，运行结果如下：
Python
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[Errno 11004] getaddrinfo failed
它说明了错误代号是11004，错误原因是 getaddrinfo failed
2.HTTPError
HTTPError是URLError的子类，在你利用urlopen方法发出一个请求时，服务器上都会对应一个应答对象response，其中它包含一个数字”状态码”。举个例子，假如response是一个”重定向”，需定位到别的地址获取文档，urllib2将对此进行处理。
其他不能处理的，urlopen会产生一个HTTPError，对应相应的状态吗，HTTP状态码表示HTTP协议所返回的响应的状态。下面将状态码归结如下：
100：继续 客户端应当继续发送请求。客户端应当继续发送请求的剩余部分，或者如果请求已经完成，忽略这个响应。
101： 转换协议 在发送完这个响应最后的空行后，服务器将会切换到在Upgrade 消息头中定义的那些协议。只有在切换新的协议更有好处的时候才应该采取类似措施。
102：继续处理 由WebDAV（RFC 2518）扩展的状态码，代表处理将被继续执行。
200：请求成功 处理方式：获得响应的内容，进行处理
201：请求完成，结果是创建了新资源。新创建资源的URI可在响应的实体中得到 处理方式：爬虫中不会遇到
202：请求被接受，但处理尚未完成 处理方式：阻塞等待
204：服务器端已经实现了请求，但是没有返回新的信 息。如果客户是用户代理，则无须为此更新自身的文档视图。 处理方式：丢弃
300：该状态码不被HTTP/1.0的应用程序直接使用， 只是作为3XX类型回应的默认解释。存在多个可用的被请求资源。 处理方式：若程序中能够处理，则进行进一步处理，如果程序中不能处理，则丢弃
301：请求到的资源都会分配一个永久的URL，这样就可以在将来通过该URL来访问此资源 处理方式：重定向到分配的URL
302：请求到的资源在一个不同的URL处临时保存 处理方式：重定向到临时的URL
304：请求的资源未更新 处理方式：丢弃
400：非法请求 处理方式：丢弃
401：未授权 处理方式：丢弃
403：禁止 处理方式：丢弃
404：没有找到 处理方式：丢弃
500：服务器内部错误 服务器遇到了一个未曾预料的状况，导致了它无法完成对请求的处理。一般来说，这个问题都会在服务器端的源代码出现错误时出现。
501：服务器无法识别 服务器不支持当前请求所需要的某个功能。当服务器无法识别请求的方法，并且无法支持其对任何资源的请求。
502：错误网关 作为网关或者代理工作的服务器尝试执行请求时，从上游服务器接收到无效的响应。
503：服务出错 由于临时的服务器维护或者过载，服务器当前无法处理请求。这个状况是临时的，并且将在一段时间以后恢复。
HTTPError实例产生后会有一个code属性，这就是是服务器发送的相关错误号。
因为urllib2可以为你处理重定向，也就是3开头的代号可以被处理，并且100-299范围的号码指示成功，所以你只能看到400-599的错误号码。
下面我们写一个例子来感受一下，捕获的异常是HTTPError，它会带有一个code属性，就是错误代号，另外我们又打印了reason属性，这是它的父类URLError的属性。
Python
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import urllib2
req = urllib2.Request('httt/cqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
print e.reason
运行结果如下
Python
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403
Forbidden
错误代号是403，错误原因是Forbidden，说明服务器禁止访问。
我们知道，HTTPError的父类是URLError，根据编程经验，父类的异常应当写到子类异常的后面，如果子类捕获不到，那么可以捕获父类的异常，所以上述的代码可以这么改写
Python
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import urllib2
req = urllib2.Request('hcqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
print e.code
except urllib2.URLError, e:
print e.reason
else:
print "OK"
如果捕获到了HTTPError，则输出code，不会再处理URLError异常。如果发生的不是HTTPError，则会去捕获URLError异常，输出错误原因。
另外还可以加入 hasattr属性提前对属性进行判断，代码改写如下
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import urllib2
req = urllib2.Request('httcqcre')
try:
urllib2.urlopen(req)
except urllib2.URLError, e:
if hasattr(e,"code"):
print e.code
if hasattr(e,"reason"):
print e.reason
else:
print "OK"
首先对异常的属性进行判断，以免出现属性输出报错的现象。
以上，就是对URLError和HTTPError的相关介绍，以及相应的错误处理办法，小伙伴们加油！
‘伍’ python 爬虫时，urllib2.HTTPError:HTTP Error 502：Bad Gateway是什么原因怎么解决
可能是那个网站阻止了这类的访问，只要在请求中加上伪装成浏览器的header就可以了，比如：
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows;U;WindowsNT6.1;en-US;rv:1.9.1.6)Gecko/20091201Firefox/3.5.6'
}
req=urllib2.Request(
url="http://www.qiushike.com/imgrank"
,
headers=headers
)
myResponse=urllib2.urlopen(req)
‘陆’ python里面的爬虫是什么
一般指的是scrapy
这个是Python的爬虫框架
用这个框架容易写爬虫
‘柒’ python爬虫怎样预防被主机发现然后被终止
这个有主要有两种可能：
你生成的url不正确，这个你可以打印一下，找一个报503的url直接在url里访问，看看是否有问题。
亚马逊判断出你是爬虫，给禁止返回数据了，这个就需要伪装一下你的爬虫，比如修改爬取间隔，随机使用http header，或者使用代理ip。
‘捌’ 如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()>0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = "www.renmingribao.com"
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()>0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
‘玖’ python爬虫失败
解码的时候记得加入
z_data=data.decode('UTF-8','ignore')ignore是忽略错误解码而不会报错
因为什么啊
现在写前端的兄弟姐妹啊
怎么方便用什么码写
造成一个前端或者后端存在几种编码机制
当你utf-8遇到不是这个码的时候就会报错啦
‘拾’ python爬虫程序有问题
IOError就说明你抓取的URL连接失效,在getpicture里加一个try except,无法打开链接时,
没有办法，继续执行下一个Url
importsys
try:
urllib.urlretrieve(pictureurl,'%s.jpg'%x)
except:
print"Unexpectederror:",sys.exc_info()[0]