在使用Python爬虫进行数据抓取时,requests库是最常用的工具之一，由于网络环境、目标网站限制或代码逻辑等问题，开发者经常会遇到各种报错，本文将系统梳理requests报错的常见类型、原因及解决方案，帮助开发者高效排查问题。
网络连接类报错
网络连接问题是最常见的报错类型,通常表现为ConnectionError或Timeout异常，这类错误多由目标服务器不可达、网络波动或代理设置不当引起，解决方法包括：检查网络连接是否正常，尝试更换代理IP，或设置合理的超时参数（如timeout=10），对于频繁请求导致的IP封锁，可考虑使用轮换代理池或降低请求频率。
HTTP状态码异常
当目标服务器返回4xx或5xx状态码时,requests会抛出HTTPError，403 Forbidden表示被反爬机制拦截，404 Not Found说明请求资源不存在，处理此类错误时，应首先检查请求头是否包含必要信息（如User-Agent），或模拟浏览器行为添加Referer字段，对于需要登录的页面，需确保携带正确的Cookie或Session信息。
数据解析类问题
即使请求成功,后续的数据解析也可能出错，常见的JSONDecodeError通常因返回数据非标准JSON格式导致，需先用response.text检查原始内容，若遇到编码问题（如乱码），可通过response.encoding = 'utf-8'手动指定编码格式，HTML解析时的AttributeError多因选择器匹配失败，建议使用BeautifulSoup的find()方法时添加默认参数（如find('div', default=None)）避免报错。
SSL证书验证失败
在HTTPS请求中,若目标网站证书无效或环境缺少CA证书，会触发SSLError，开发环境下可通过verify=False禁用证书验证（但不推荐生产环境使用），更安全的做法是将网站的证书文件（如.cer）保存到本地，并通过cert参数指定路径。
内存与性能优化
爬取大量数据时,可能出现内存溢出或请求卡顿，此时可通过流式下载（stream=True）减少内存占用，
response = requests.get(url, stream=True)
with open('file.zip', 'wb') as f:
for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
f.write(chunk)
使用Session()对象复用TCP连接，可显著提升爬取效率。
反爬应对策略
现代网站普遍部署反爬机制,导致频繁触发TooManyRequests错误，应对措施包括：设置随机延迟（time.sleep(random.uniform(1, 3))），使用User-Agent池轮换，或通过Selenium模拟浏览器行为，对于动态加载的页面，需分析XHR请求并构造相应的API调用。
代码健壮性增强
为提升爬虫稳定性,建议添加异常处理逻辑：
try:
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"请求失败: {e}")
结合日志记录（如logging模块）和重试机制（如requests.adapters.HTTPAdapter的max_retries参数），可有效应对临时性故障。
相关问答FAQs
Q1: 如何解决requests返回的SSLError问题？
A: 首先确认目标网站是否使用自签名证书，如果是，可设置verify=False临时解决；长期方案应下载官方证书并使用cert参数，检查系统是否更新了根证书包（如Linux的ca-certificates）。
Q2: 爬虫运行时出现"Max retries exceeded with url"如何处理？
A: 此错误通常因连续请求失败触发重试上限，需排查网络稳定性、代理可用性及目标网站是否封禁IP，可通过降低并发数、增加请求间隔或更换代理IP解决，同时检查requests.Session的max_retries配置是否过小。