


IndiegogoのWebサイトURLクローリングが失敗しました:Python Crawlerコードのさまざまなエラーのトラブルシューティング方法は?
Indiegogo Webサイト製品URLクローリング失敗:Python Crawlerコードの詳細な説明デバッグ
この記事では、Python Crawlerスクリプトを使用してIndiegogo Webサイトの製品URLをクロールできないという問題を分析し、詳細なトラブルシューティング手順を提供します。ユーザーコードは、CSVファイルから製品情報を読み取り、完全なURLにスプライスし、複数のプロセスを使用してクロールしようとします。ただし、コードは「Chromedriver.exeをChromedriverディレクトリに入力する」エラーに遭遇し、Chromedriverが構成された後でもクロールが依然として失敗しました。
問題と解決策の根本原因の分析
最初のエラーにより、Chromedriverが正しく構成されておらず、解決されたことが促されました。ただし、クロール障害の根本的な原因はそれほど単純ではない場合があり、主に次の可能性があります。
-
URLスプライシングエラー:元のコード
df_input["clickthrough_url"]
要素の直接的なシーケンスではなく、pandasシリーズオブジェクトを返します。修正されたdf_input[["clickthrough_url"]]
データフレームを返しますが、それでも直接反復することはできません。正しい変更方法は次のとおりです。def extract_project_url(df_input): return ["https://www.indiegogo.com" ele for ele in df_input ["clickthrough_url"]。tolist()]
これは、シリーズをリストに変換して、簡単に反復的なステッチをします。
-
Webサイト反クローラーメカニズム: Indiegogoは、IP禁止、検証コード、要求頻度制限などのアンチクローラーメカニズムを可能にする可能性があります。対処方法:
- プロキシIPを使用してください:ブロックされないように実際のIPアドレスを非表示にします。
- 合理的なリクエストヘッダーを設定します:
User-Agent
やReferer
設定など、ブラウザの動作をシミュレートします。 - 遅延を追加:短時間で多数のリクエストを送信しないでください。
CSVデータの問題: CSVファイルの
clickthrough_url
列には、不正な形式または欠損値があるため、URLスプライシングの障害が発生します。 CSVデータの品質を慎重に確認して、データが完全に正しくフォーマットされていることを確認してください。カスタム
scraper
モジュールの問題:scraper
モジュールのscrapes
関数の内部ロジックにエラーが発生する可能性があり、Webサイトで返されるHTMLコンテンツを正しく処理できません。この関数のコードを確認して、HTMLを正しく解析し、URLを抽出することを確認する必要があります。Chromedriverバージョンの互換性: ChromedriverバージョンがChromeブラウザーバージョンと正確に一致することを確認してください。
Cookieの問題: Indiegogoが製品情報にアクセスするためにログインする必要がある場合、ログインプロセスをシミュレートし、必要なCookieを取得して設定する必要があります。これには、
selenium
ライブラリを使用してブラウザの動作をシミュレートするなど、より複雑なコードが必要です。
手順のトラブルシューティングに関する提案
ユーザーは次の手順に従って確認することをお勧めします。
- URLスプライシングの検証:変更された
extract_project_url
関数を使用して、生成されたURLリストを印刷してその正確性を確認します。 - CSVデータを確認します。CSVファイルを再確認して、
clickthrough_url
列のエラーまたは欠損値を見つけます。 -
単一のURLをテストします。
requests
ライブラリを使用して、単一のURLをクロールし、ページコンテンツを正常に取得できるかどうかを確認します。ネットワークリクエストの応答ステータスコードを観察します。 -
リクエストヘッダーと遅延を追加:
User-Agent
とリクエストをReferer
して、合理的な遅延を設定します。 - プロキシIPの使用:プロキシIPを使用してクロールしてみてください。
-
scraper
モジュールを確認します。scraper
モジュールのコード、特にscrapes
機能のロジックを再確認します。 - Cookieを検討してください。上記の手順が有効でない場合は、Webサイトをログインする必要があるかどうかを検討し、ログインプロセスをシミュレートする必要があります。
上記の問題を体系的に確認することにより、ユーザーはIndiegogoのWebサイトのURLクロールの失敗の理由を見つけて解決できるはずです。 Webサイトの反クローラーメカニズムは絶えず更新されており、戦略の柔軟な調整が必要であることを忘れないでください。
以上がIndiegogoのWebサイトURLクローリングが失敗しました:Python Crawlerコードのさまざまなエラーのトラブルシューティング方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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