爬蟲過程中，網路波動或伺服器超時等等的情況是不可避免的，今天我將著重於如何在爬蟲過程中應對這些異常情況，並保證爬蟲的穩定性；通過加入錯誤處理機制，我可以在面對各種網路異常時保持爬蟲的穩定性，並避免因一個小錯誤而中斷整個抓取過程。

首先我將設計一個異常處理機制，這個機制會捕捉網絡請求中的各種錯誤，並嘗試進行多次重試，在最終重試失敗後，我會記錄錯誤，並跳過這一數據，而不會讓錯誤中斷整個爬蟲流程。

import aiohttp
async def fetch_gene_page(session, url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                response.raise_for_status()  
                return await response.text() 
        except (aiohttp.ClientError, aiohttp.http_exceptions.HttpProcessingError) as e:
            logging.error(f"Error fetching {url}: {str(e)}")
            if attempt < retries - 1:
                await asyncio.sleep(2)  # 
                continue
            else:
                logging.error(f"Failed to fetch {url} after {retries} attempts.")
                return None 

在上面這段 Code 中，我實現了異常處理和重試機制，一開始我抓出了 aiohttp.ClientError 和 HttpProcessingError 這兩類常見的網路錯誤。當請求失敗時，會重試最多三次，每次重試之間等待 2 秒鐘，如果所有重試都失敗，則會記錄這個錯誤並返回 None，表示該基因頁面無法被成功抓取。

錯誤報告：此外我還可以設置一個簡單的錯誤報告系統，將所有出現錯誤的基因記錄下來，以便後續進行手動處理或再次嘗試。

failed_genes = []  
async def fetch_gene_page(session, url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                response.raise_for_status()
                return await response.text()
        except Exception as e:
            if attempt == retries - 1:
                failed_genes.append(url) 
                return None

在上面這段 Code 中，我將所有最終失敗的基因頁面 URL 添加到 failed_genes 列表中，這樣可以在抓取過程結束後進行查看，並根據需要進行再次處理或手動調整。

通過異常處理機制的引入，能夠讓爬蟲在面對網路波動時保持穩定運行，同時不會因單個錯誤而影響整個流程。這樣的設計能夠顯著提高爬蟲的健壯性，並保證在處理大規模基因數據時能夠順利完成抓取任務。