做爬蟲時繞過反爬機制的關鍵在于偽裝成正常用戶。1. 設置隨機user-agent模擬瀏覽器訪問，使用fake_useragent庫隨機生成不同ua。2. 使用代理ip避免ip封禁，維護代理池并定期檢測可用性。3. 控制請求頻率并加入隨機延遲，模擬人類行為降低風險。4. 使用selenium或playwright模擬真實瀏覽器操作，配合無頭模式和等待時間提升偽裝效果。通過這些手段可在多數場景下穩定采集數據。
做爬蟲的時候，總會遇到各種反爬機制。想繞過這些限制，關鍵在于偽裝——讓服務器以為你是一個正常用戶，而不是程序在批量抓取數據。下面是一些常見且實用的偽裝手段，能幫你在大多數場景下順利采集數據。
1. 設置 User-Agent 模擬瀏覽器訪問
很多網站會通過檢查請求頭中的 User-Agent 來判斷是否是瀏覽器訪問。如果你的爬蟲不設置這個字段，或者用的是默認的 python 請求標識，很容易被識別為爬蟲。
解決方法：
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- 在請求頭中加入一個主流瀏覽器的 User-Agent。
- 可以使用一些現成的庫（如 fake_useragent）來隨機生成不同的 UA，模擬不同設備和瀏覽器。
import requests from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = { 'User-Agent': ua.random } response = requests.get('https://example.com', headers=headers)
小貼士：
- 不要一直用同一個 UA，建議每次請求都隨機選一個。
- 移動端 UA 和 PC 端 UA 差別大，根據目標網站的適配情況選擇合適的類型。
2. 使用代理 IP 避免頻繁請求被封
當你頻繁訪問某個網站時，IP 地址可能會被封禁。這時候就需要用代理 IP 來切換出口地址。
常見做法：
- 維護一個可用的代理池，支持 HTTP/https。
- 每次請求隨機選擇一個代理。
- 對于高頻率任務，建議使用付費高質量代理服務。
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080" } response = requests.get("https://example.com", proxies=proxies)
注意點：
3. 控制請求頻率，避免觸發風控系統
有些網站沒有明顯的 IP 封禁策略，但會在后臺分析請求頻率。短時間內大量請求，可能觸發限流、驗證碼甚至賬號封禁。
應對策略：
- 合理設置請求間隔，比如每兩次請求之間 sleep 1~3 秒。
- 如果目標網站有登錄機制，嘗試模擬登錄后再爬，降低風險。
- 使用隨機延遲，不要固定時間，這樣更接近人類行為。
import time import random time.sleep(random.uniform(1, 3))
額外建議：
- 如果是分頁類內容，可以打亂頁碼順序再請求。
- 記錄請求日志，方便排查問題和調整節奏。
4. 使用 Selenium 或 Playwright 模擬真實瀏覽器操作
對于一些前端渲染復雜、動態加載頻繁的網站，直接用 requests 可能獲取不到完整頁面內容，而且容易被識別為非瀏覽器行為。
推薦工具：
- Selenium：老牌工具，社區資源豐富，適合模擬點擊、滾動等交互行為。
- Playwright：新興工具，支持多瀏覽器控制，性能更好，推薦用于新項目。
使用要點：
- 設置無頭模式時，加上一些隱藏特征，比如禁用自動化標志。
- 避免太快執行動作，適當添加等待時間，模擬人眼閱讀習慣。
- 可以配合代理一起使用，實現更高程度的偽裝。
from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch(headless=True) page = browser.new_page() page.goto("https://example.com") print(page.content()) browser.close()
基本上就這些常用的方法了。Python 做爬蟲本身不難，難的是如何在各種反爬機制下穩定抓取數據。關鍵是理解目標網站的防御邏輯，然后有針對性地進行偽裝和規避。
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