python数据爬虫怎样应对网站封锁

在Python中进行数据爬虫时，有时会遇到网站封锁的问题。以下是一些应对策略：

1. 设置User-Agent：有些网站会检查User-Agent，如果发现是爬虫就会封锁。为了避免这个问题，可以在请求头中设置一个常见浏览器的User-Agent，使请求看起来像是由真实用户发出的。

import requests

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}

url = "https://example.com"
response = requests.get(url, headers=headers)

2. 使用代理IP：有些网站会封锁频繁访问的IP地址。使用代理IP可以绕过这个限制。可以使用免费或付费的代理IP服务，将代理IP添加到请求头中。

import requests

proxies = {
    "http": "http://proxy.example.com:8080",
    "https": "https://proxy.example.com:8080",
}

url = "https://example.com"
response = requests.get(url, proxies=proxies)

3. 设置请求间隔：有些网站会限制爬虫的访问速度，如果访问过快，可能会被封锁。可以在每次请求之间设置一定的延迟，降低被封锁的风险。

import time
import requests

url = "https://example.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}

response = requests.get(url, headers=headers)
time.sleep(5)  # 等待5秒

4. 使用验证码识别服务：有些网站会使用验证码来阻止爬虫。可以使用验证码识别服务（如打码平台）来识别并输入验证码。

5. 使用Selenium：有些网站会使用JavaScript动态加载内容，这种情况下，可以使用Selenium库来模拟真实用户的操作，获取数据。

6. 分布式爬虫：可以使用分布式爬虫技术，将爬虫任务分配到多台服务器上执行，降低单个服务器的访问频率，降低被封锁的风险。

请注意，爬虫可能会对目标网站造成负担，请在遵守网站爬虫政策的前提下进行爬取。