在爬虫开发过程中，我们可能会遇到各种异常情况，如连接丢失、数据存储异常等。本文将介绍如何处理这些异常，并提供具体的解决代码。我们将以Python语言为例，使用requests库进行网络请求和sqlite3库进行数据存储。

爬虫异常处理之如何处理连接丢失和数据存储异常_数据存储

1. 处理连接丢失

连接丢失可能是由于网络不稳定、目标网站不可用等原因导致的。为了处理连接丢失，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行重试。

以下是一个简单的示例：

import requests
from requests.exceptions import RequestException
import time
def fetch_url(url, retries=3, delay=5):
    for i in range(retries):
        try:
            response = requests.get(url)
            response.raise_for_status()
            return response.text
        except RequestException as e:
            print(f"连接异常：{e}")
            if i < retries - 1:
                print(f"重试 {i + 1}/{retries}")
                time.sleep(delay)
            else:
                print("达到最大重试次数，放弃请求")
                return None
url = "https://example.com"
content = fetch_url(url)

在这个示例中，我们定义了一个fetch_url函数，该函数在连接异常时会进行重试。retries参数表示最大重试次数，delay参数表示每次重试之间的等待时间。

2. 处理数据存储异常

数据存储异常可能是由于数据库连接失败、数据格式错误等原因导致的。为了处理数据存储异常，我们可以使用try-except语句捕获异常，并在捕获到异常时进行处理。
以下是一个简单的示例：

import sqlite3
def store_data(data):
    conn = None
    try:
        conn = sqlite3.connect("data.db")
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (id INTEGER PRIMARY KEY, content TEXT)")
        cursor.execute("INSERT INTO my_table (content) VALUES (?)", (data,))
        conn.commit()
    except sqlite3.Error as e:
        print(f"数据存储异常：{e}")
    finally:
        if conn:
            conn.close()

data = "示例数据"
store_data(data)

在这个示例中，我们定义了一个store_data函数，该函数在数据存储异常时会捕获异常并进行处理。我们使用sqlite3库连接SQLite数据库，并在异常发生时输出异常信息。
通过以上代码示例，我们可以在爬虫开发过程中有效地处理连接丢失和数据存储异常，提高爬虫的稳定性和可靠性。

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