在爬虫开发过程中，我们可能会遇到各种异常情况，如连接丢失、数据存储异常等。本文将介绍如何处理这些异常，并提供具体的解决代码。我们将以Python语言为例，使用requests库进行网络请求和sqlite3库进行数据存储。
1. 处理连接丢失
连接丢失可能是由于网络不稳定、目标网站不可用等原因导致的。为了处理连接丢失，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行重试。
以下是一个简单的示例：
代码语言：javascript复制import requests
from requests.exceptions import RequestException
import time
def fetch_url(url, retries=3, delay=5):
for i in range(retries):
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
return response.text
except RequestException as e:
print(f"连接异常：{e}")
if i < retries - 1:
print(f"重试 {i 1}/{retries}")
time.sleep(delay)
else:
print("达到最大重试次数，放弃请求")
return None
url = "https://example.com"
content = fetch_url(url)在这个示例中，我们定义了一个fetch_url函数，该函数在连接异常时会进行重试。retries参数表示最大重试次数，delay参数表示每次重试之间的等待时间。
2. 处理数据存储异常
数据存储异常可能是由于数据库连接失败、数据格式错误等原因导致的。为了处理数据存储异常，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行处理。
以下是一个简单的示例：
import sqlite3
def store_data(data):
conn = None
try:
conn = sqlite3.connect("data.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (id INTEGER PRIMARY KEY, content TEXT)")
cursor.execute("INSERT INTO my_table (content) VALUES (?)", (data,))
conn.commit()
except sqlite3.Error as e:
print(f"数据存储异常：{e}")
finally:
if conn:
conn.close()
data = "示例数据"
store_data(data)在这个示例中，我们定义了一个store_data函数，该函数在数据存储异常时会捕获异常并进行处理。我们使用sqlite3库连接SQLite数据库，并在异常发生时输出异常信息。
通过以上代码示例，我们可以在爬虫开发过程中有效地处理连接丢失和数据存储异常，提高爬虫的稳定性和可靠性。
