真正稳定的爬虫需分层容错：请求层用tenacity实现指数退避重试，解析层用select_one和兜底逻辑防结构变化，调度层通过状态队列实现失败隔离与断点恢复。
爬虫运行中遇到网络抖动、目标服务器限流、超时或页面结构突变很常见，靠简单 try-except 捕获异常远远不够。真正稳定的爬虫需要分层容错：在请求层控制重试逻辑，在解析层防御结构变化，在调度层避免雪崩式失败。
盲目重试会加重服务器压力，也可能触发风控。应使用指数退避（exponential backoff）+ 最大重试次数 + 随机抖动。推荐用 tenacity 库替代手写循环：
pip install tenacity
RetryError、Timeout、HTTP 5xx）、等待时间（wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10)）和最大次数（stop_after_attempt(3)）网页改版是爬虫失效主因。不要假设 select('div.content > p')[0].text 一定存在：
.select_one() 替代 .select()，避免索引越界；用 .get_text(strip=True) or '' 替代直接调用 .text
批量任务中单个 URL 失败不应阻塞全局进度：
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url、status（pending/running/success/failed）、fail_count、last_updated
fail_count 并延后重试时间（如 30 分钟后），避免反复冲击同一链接status=failed AND fail_count 的链接重试，实现故障自愈
稳定不是“不出错”，而是“错得明白、修得及时”：
X-RateLimit-Remaining）、异常类型、traceback 截断前 200 字符以上就是Python爬虫异常重试机制_容错处理与稳定性技巧【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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