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[Python爬蟲教學]掌握這6個開發重點優化Python網頁爬蟲的效率與穩定度

6_tips_to_build_an_efficient_python_scraper
Python網頁爬蟲是現在非常受歡迎的資料蒐集方式之一，而在定期爬取的過程中，非常有機會因為網頁架構或樣式的改變，導致Python網頁爬蟲發生錯誤中斷。所以，本文提供以下6個檢查點，只要在開發時特別留意，將會讓Python網頁爬蟲較為穩定及有效率。包含：
  • 設定HTTP Headers(標頭)
  • 設定HTTP Request timeout(超時)屬性
  • 檢查HTTP Status Code(狀態碼)
  • 檢查爬取的元素是否存在
  • 例外處理機制
  • 檔案輸入/出(I/O)機制

一、設定HTTP Headers(標頭)

由於現在很多人使用Python網頁爬蟲爬取所需的資料，因此，有些網站會針對網頁爬蟲進行偵測，當Python網頁爬蟲沒有設定HTTP Headers(標頭)，很容易就會被擋下來。

所以，Python網頁爬蟲在發送請求時，最好要設定HTTP Headers(標頭)，如下範例：

import requests


headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
如果不知道自己的User Agent(使用者代理)，可以在Google搜尋的地方輸入「what is my user agnet」，按下搜尋即可得到。

二、設定HTTP Request timeout(超時)屬性

Python網頁爬蟲在發送請求時，如果沒有設定timeout(超時)屬性，當目標網站沒有回應，請求將會持續嘗試和等待回應，除了造成目標網站的困擾，Python網頁爬蟲也無法繼續執行。而設定的方式如下範例第8行：
import requests


headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
只要Python網頁爬蟲發送請求後，5秒內沒有接收回應，就會停止嘗試和等待。

三、檢查HTTP Status Code(狀態碼)

Python網頁爬蟲接收到網站的回應結果後，最好可以檢查HTTP Status Code(狀態碼)來確認是否正確，如下範例第10行：
import requests


headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

if response.status_code == 200:  #正確
   #接續執行
或是如下範例：
import requests


headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
}

response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

if response.status_code != 200:  #不正確
  return False

四、檢查爬取的元素是否存在

Python網頁爬蟲最普遍會遇到的問題，就是網頁的元素或樣式改變，導致整個網頁爬蟲中斷和發生錯誤。而最好的預防方法就是先檢查爬取的元素(Element)是否存在，再執行其它的任務，如下範例：
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
title = soup.find('h3', {'class': 'post_title'})

if title:  #標題元素存在
 #接續執行
else:
 # 顯示警告訊息或發送訊息給管理人員

五、例外處理機制

為了預防Python網頁爬蟲在執行的過程中，發生預期外的錯誤，以及後續能夠有效追蹤問題，最好實作例外處理機制，如下範例：
try:
    # 爬蟲邏輯
    headers = {
	'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

    if response.status_code == 200:  #正確
	
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
	titles = soup.find_all('h3', {'class': 'post_title'})
		
	result = []
	for title in titles:
	    if title:
		result.append(title.getText())
            else:
		print('元素不存在')
    else:
	print('回應結果錯誤')
	
except requests.ConnectionError as conn_ex:
    print("連線錯誤")
    print(str(conn_ex))
except requests.Timeout as timeout_ex:
    print("請求超時錯誤")
    print(str(timeout_ex))
except requests.RequestException as request_ex:
    print("請求發生錯誤")
    print(str(request_ex))
except Exception as e:
    print("發生其它錯誤")
    print(str(e))

六、檔案輸入/出(I/O)機制

Python網頁爬蟲爬取到資料後，最常見的就是資料儲存，像是寫入資料庫、CSV或文字檔等，相較於在爬取的迴圈中進行讀、寫操作，會建議先將爬取的資料打包成串列(List)、元組(Tuple)或字典(Dictionary)等，爬取結束時再一次性寫入較有效率。如下範例：
try:
    # 爬蟲邏輯
    headers = {
	'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)

    if response.status_code == 200:  #正確
	
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
	titles = soup.find_all('h3', {'class': 'post_title'})
		
	result = []
	for title in titles:
	    if title:
		result.append(title.getText())
            else:
		print('元素不存在')
    else:
	print('回應結果錯誤')
	
except requests.ConnectionError as conn_ex:
    print("連線錯誤")
    print(str(conn_ex))
except requests.Timeout as timeout_ex:
    print("請求超時錯誤")
    print(str(timeout_ex))
except requests.RequestException as request_ex:
    print("請求發生錯誤")
    print(str(request_ex))
except Exception as e:
    print("發生其它錯誤")
    print(str(e))
finally:

    try:
        with open('post.txt', 'w') as file:
	    file.write('\n'.join(result))  #寫入爬取結果
			
    except Exception as ex:
	print(str(ex))
以上範例的第11~17行將爬取的標題資料先存入串列(List)中，等到所有標題資料都爬取完畢後，第37、38行再將串列(List)中的所有標題資料一次寫入到文字檔中。

七、小結

想要讓Python網頁爬蟲更加穩定，本文提供以上6個檢查項目，希望有助於大家開發出有效率的Python網頁爬蟲。如果有其它可以增加Python網頁爬蟲執行順利的方法，也歡迎在底下留言和我分享唷 :)

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    1. 美少女戰士2021年11月8日 上午11:11

      因為最近在寫研究所論文，此次的論文使用Python爬蟲並將爬出來的資料進行計算新聞情緒的部份，以下有一個問題是我試了好多天，並找了好多資料、試過無數次方法，都無法解決了，在麻煩神人幫忙協助，謝謝🙏

      此次爬蟲引用到的套件如下：
      👉pandas、selenium 、bs4、requests

      這次爬蟲對象為Facebook 的某社團，作業系統為：windows,下載的ChromeDriver為chrome版本95.0.4638，32bit

      這次問題為當在爬蟲時爬到一半，網站就會出現「out of memory」，因此寫程式去清空了chrome暫存記憶體，但還是一樣！

      綜上，因為記憶體不足的問題，我嘗試換了一個作業系統，使用Mac 的作業系統，並從原本的32bit變成64bit,其結果不再是出現「out of memory 」，而是跑到一半在程式上出現圖二的狀況，而我找到網路上的資料，也有人出現相同的問題，但結果依然沒變……..

      以上是我這次遇到的問題，因為我不是本科系的，可能專業知識還沒這麼強烈，在麻煩大神幫幫忙了，非常感謝🙏

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