如何让python一直爬取

使用Python进行持续性爬取数据的最佳方法包括：使用循环、处理异常、使用调度程序、管理内存资源。为了详细描述其中一点，使用循环是实现持续性爬取的核心方法之一。通过while循环或者for循环，可以让爬虫程序在一个持续的过程中不断运行，从而实现持续性爬取的目标。

一、使用循环

使用循环是实现持续性爬取的核心方法之一。通过while循环或者for循环，可以让爬虫程序在一个持续的过程中不断运行，从而实现持续性爬取的目标。

While循环：这是最常见的实现持续性爬取的方法。通过设置一个条件使while循环一直为真，爬虫程序将不会停止，直到手动停止程序或者满足其他中断条件。

import requests
import time
while True:
    response = requests.get('https://example.com')
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    else:
        print("Failed to fetch data")
    time.sleep(10)  # 每隔10秒钟爬取一次

For循环：如果你有一个预定义的URL列表或者任务列表，并且希望对这些任务进行循环爬取，可以使用for循环。

import requests
urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3']
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        print(f"Data fetched successfully from {url}")
    else:
        print(f"Failed to fetch data from {url}")

二、处理异常

在进行持续性爬取时，处理异常是至关重要的，因为网络请求可能会遇到各种问题，例如超时、连接失败等。通过捕获异常并进行处理，可以提高爬虫程序的稳定性和鲁棒性。

捕获网络请求异常：

import requests
import time
while True:
    try:
        response = requests.get('https://example.com')
        response.raise_for_status()  # 如果状态码不是200，抛出HTTPError
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
    time.sleep(10)  # 每隔10秒钟爬取一次

处理特定的异常类型：

import requests
import time
while True:
    try:
        response = requests.get('https://example.com')
        response.raise_for_status()
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    except requests.exceptions.Timeout:
        print("The request timed out")
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        print("A connection error occurred")
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        print(f"HTTP error occurred: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred: {e}")
    time.sleep(10)

三、使用调度程序

使用调度程序可以定时执行爬虫任务，从而避免爬虫程序一直运行带来的资源浪费。常用的调度程序有cron（Linux系统）和sched模块（Python）。

使用cron：适用于Linux系统，可以通过编写cron任务定时执行Python爬虫脚本。

# 每小时执行一次爬虫脚本 0 * * * * /usr/bin/python3 /path/to/your_script.py

使用sched模块：适用于任何操作系统，可以在Python代码中实现定时任务调度。

import sched
import time
import requests
def fetch_data(sc): 
    response = requests.get('https://example.com')
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    else:
        print("Failed to fetch data")
    sc.enter(3600, 1, fetch_data, (sc,))  # 每小时执行一次
s = sched.scheduler(time.time, time.sleep)
s.enter(3600, 1, fetch_data, (s,))
s.run()

四、管理内存资源

在进行持续性爬取时，管理内存资源是非常重要的。如果不加以控制，长时间运行的爬虫程序可能会导致内存泄漏，从而影响系统性能。

释放不必要的内存：在每次爬取完数据后，及时释放不再需要的内存。

import requests
import time
while True:
    response = requests.get('https://example.com')
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        data = response.text
        # 处理完数据后，释放内存
        del data
    time.sleep(10)

使用生成器：如果需要处理大量数据，可以考虑使用生成器来节省内存。

def data_generator(url):
    while True:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            yield response.text
        else:
            yield None
        time.sleep(10)
for data in data_generator('https://example.com'):
    if data:
        # 处理数据
        print("Data fetched successfully")
    else:
        print("Failed to fetch data")

监控内存使用情况：可以使用第三方库（如psutil）来监控内存使用情况，并在内存使用过高时采取相应的措施。

import psutil
import requests
import time
def check_memory():
    mem = psutil.virtual_memory()
    return mem.percent < 80  # 如果内存使用率低于80%，则继续执行
while True:
    if check_memory():
        response = requests.get('https://example.com')
        if response.status_code == 200:
            # 处理响应数据
            print("Data fetched successfully")
        else:
            print("Failed to fetch data")
    else:
        print("Memory usage is too high, waiting...")
    time.sleep(10)

五、优化网络请求

为了提高爬虫程序的效率，可以对网络请求进行优化，例如使用异步请求、多线程或多进程等技术。

使用异步请求：通过使用asyncio和aiohttp库，可以实现异步请求，从而提高爬虫程序的效率。

import aiohttp
import asyncio
async def fetch_data(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        if response.status == 200:
            # 处理响应数据
            print("Data fetched successfully")
        else:
            print("Failed to fetch data")
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        while True:
            await fetch_data(session, 'https://example.com')
            await asyncio.sleep(10)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

使用多线程：通过使用threading库，可以实现多线程请求，从而提高爬虫程序的效率。

import threading
import requests
import time
def fetch_data():
    while True:
        response = requests.get('https://example.com')
        if response.status_code == 200:
            # 处理响应数据
            print("Data fetched successfully")
        else:
            print("Failed to fetch data")
        time.sleep(10)
threads = []
for i in range(5):  # 创建5个线程
    t = threading.Thread(target=fetch_data)
    t.start()
    threads.append(t)
for t in threads:
    t.join()

使用多进程：通过使用multiprocessing库，可以实现多进程请求，从而提高爬虫程序的效率。

import multiprocessing
import requests
import time
def fetch_data():
    while True:
        response = requests.get('https://example.com')
        if response.status_code == 200:
            # 处理响应数据
            print("Data fetched successfully")
        else:
            print("Failed to fetch data")
        time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):  # 创建5个进程
        p = multiprocessing.Process(target=fetch_data)
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

六、避免被封

在进行持续性爬取时，避免被目标网站封禁是非常重要的。可以通过设置请求头、使用代理和模拟用户行为等方法来避免被封。

设置请求头：通过设置User-Agent等请求头，可以模拟正常用户的请求，避免被封。

import requests
import time
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
while True:
    response = requests.get('https://example.com', headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    else:
        print("Failed to fetch data")
    time.sleep(10)

使用代理：通过使用代理，可以隐藏真实IP地址，从而减少被封的风险。

import requests
import time
proxies = {
    'http': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
while True:
    response = requests.get('https://example.com', proxies=proxies)
    if response.status_code == 200:
        # 处理响应数据
        print("Data fetched successfully")
    else:
        print("Failed to fetch data")
    time.sleep(10)

模拟用户行为：通过模拟用户的点击、滚动等行为，可以减少被封的风险。

import requests
import time
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
while True:
    driver.get('https://example.com')
    time.sleep(5)  # 模拟用户浏览页面的时间
    # 模拟用户点击
    element = driver.find_element_by_xpath('//button')
    element.click()
    time.sleep(10)