zoukankan      html  css  js  c++  java
  • python爬虫 关于Max retries exceeded with url 的错误

    爬取安逸花 https://vayh.msxf.com/ 时出现这种错误,总结如下:

    1.https连接太多没有关闭导致的433,解决方法:

    import requests
    requests.adapters.DEFAULT_RETRIES = 5 # 增加重连次数
    s = requests.session()
    s.keep_alive = False # 关闭多余连接
    s.get(url) # 你需要的网址

    2.访问次数频繁,被禁止访问,解决方法:使用代理

    import requests
    s = requests.session()
    url = "https://vayh.msxf.com/"
    s.proxies = {"https": "47.100.104.247:8080", "http": "36.248.10.47:8080", }
    s.headers = header
    s.get(url)

    查找代理的网址:http://ip.zdaye.com/shanghai_ip.html#Free
    使用代理时需注意:
    1.代理分为http和https两种,不能用混,如果把http的代理用作https也是会报上面的错误;
    2.上面的代理以字典格式传入,例如上面的例子,可以是“47.100.104.247:8080”这种格式,也可以是“https://47.100.104.247:8080”这种格式
    3.如果代理不可用一样会报上面的错误。
    以下方法判断代理是否可用:

    import requests
    s = requests.session()
    s.keep_alive = False
    url = "https://vayh.msxf.com/loan/replacevToken?"
    headers = {
                'Host': 'vayh.msxf.com',
                'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest',
                'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.116 Safari/537.36 QBCore/4.0.1301.400 QQBrowser/9.0.2524.400 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2875.116 Safari/537.36 NetType/WIFI MicroMessenger/7.0.5 WindowsWechat",
                'Cookie': cookie,
             }
    params = {
        'mobile': phone,
        'password': '140e0d2deeb6d6b1b803087c03821448c95f3be61ffd27c89f6c391a3288a838',
        'saMobile': '',
        'smsCode': '',
        'channel': 'MS_WeChat_AYH',
    }
    url += urlencode(params)
    response = s.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False,timeout=10)
    print(response.status_code)

    如果代理可用则正常访问,返回code==200说明问题已解决

    转自:https://www.cnblogs.com/gqv2009/p/13215182.html

  • 相关阅读:
    c语言排序算法
    冒泡 选择排序
    冒泡排序算法
    Pandas数据预处理
    Mongodb的安装和配置
    Mysql练习题
    5 根据过去的行为能否预测当下
    Sklearn逻辑回归
    4 如何通过各种广告组合获取更多的用户
    Sklearn多元线性回归
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tjp40922/p/15613275.html
Copyright © 2011-2022 走看看