Python爬虫headers处理及网络超时问题解决方案

简介

在使用Python进行爬虫开发时，会遇到对于爬虫脚本头部信息的设置和网络超时问题的解决。本文将详细讲述Python爬虫中headers的设置和超时问题的处理方法。

requests库中的headers设置

requests库是一个常用的Python爬虫库，其中的headers参数可以设置HTTP请求头部信息。在爬虫过程中，网站服务器会根据请求的头部信息来判断请求的来源是否合法，因此在模拟浏览器行为的时候，要设置相应的请求头部信息。

下面是一份标准headers模板示例：

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36",
    "Cookie": "xxx",
    "Referer": "xxx",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}

其中的User-Agent参数是必须设置的，因为有些网站会针对不同的User-Agent进行反爬限制。Cookie和Referer参数可以根据实际情况添加，Accept-Language参数可以指定所需语言类型。

网络请求超时问题的解决

在网络爬取过程中，有些网站响应时间较长，容易造成爬虫请求超时的问题，爬虫程序未能成功获取到响应报文。这种情况下，可以通过设置requests库的超时参数来解决。

下面是设置超时时间的示例代码：

import requests

url = "https://example.com"
try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    print(response.status_code)
except requests.exceptions.Timeout:
    print("Timeout")

上面的代码中，timeout参数设置了请求超时时间为5秒，当请求超时时，会触发requests.exceptions.Timeout异常，我们可以在try...except语句块中进行异常处理。

另外，requests库还提供了一些更细粒度的异常处理方式，例如requests.exceptions.ConnectTimeout表示连接超时，requests.exceptions.ReadTimeout表示读取响应超时，可以根据实际需要进行选择。

示例说明

示例1：使用requests库进行网页抓取

下面是一个使用requests库抓取豆瓣电影Top 250数据的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter="
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36",
    "Cookie": "xxx",
    "Referer": "xxx",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}

for i in range(0, 250, 25):
    try:
        response = requests.get(url.format(i), headers=headers, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
        items = soup.select(".info")
        for item in items:
            title = item.select(".hd a")[0].text.strip()
            rating = item.select(".rating_num")[0].text.strip()
            print(title, rating)
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("Timeout")

在上面的代码中，首先定义了headers参数，然后使用requests.get()方法进行网页请求，并设置了timeout参数，最后解析HTML页面数据。在循环中遍历Top 250数据页时，注意加上异常处理机制，防止子弹的回应让你失望。

示例2：使用urllib库进行网页抓取

虽然requests库是Python爬虫开发中常用的库，但urllib库更加轻量、简单，有时也可以用作任务的一种选择。

下面是一个使用urllib库抓取豆瓣电影Top 250数据的示例代码：

from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://movie.douban.com/top250?start={}&filter="
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36",
    "Cookie": "xxx",
    "Referer": "xxx",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"
}

for i in range(0, 250, 25):
    try:
        req = request.Request(url.format(i), headers=headers, timeout=10)
        response = request.urlopen(req)
        soup = BeautifulSoup(response.read().decode("utf-8"), "html.parser")
        items = soup.select(".info")
        for item in items:
            title = item.select(".hd a")[0].text.strip()
            rating = item.select(".rating_num")[0].text.strip()
            print(title, rating)
    except request.URLError as e:
        if hasattr(e, "reason"):
            print("Error Reason: ", e.reason)
        elif hasattr(e, "code"):
            print("Error Code: ", e.code)

在上面的代码中，首先定义了headers参数，然后使用urllib.request.urlopen()方法进行网页请求，并设置了timeout参数，最后解析HTML页面数据。在循环中遍历Top 250数据页时，注意加上异常处理机制，防止子弹的回应让你失望。

结语

本文对Python爬虫headers处理及网络超时问题解决方案进行了详细讲解，涉及到了requests库和urllib库两种库的使用方法。在编写爬虫程序时，必须注意要模拟浏览器的请求头部信息，同时也要设置相应的请求超时时间，保证程序在不同情况下的稳定性。