Python爬蟲如何用代理IP獲取大規模數據？我們知道，網站通常都有反爬蟲機制，用來防止爬蟲給網站帶來過多的負載，影響網站的正常運行。所以爬蟲工程師在爬一個網站之前，需要做一些研究，避免觸發網站的反爬蟲機制，從而愉快地獲取所需數據。那么，當任務量過大時，如何才能愉快地按時完成呢？

 

 

 

動態IP模擬器

 

 

 

避開網站的反爬蟲機制，就意味著放棄訪問速度，至少不反人類，甚至達到對方設定的訪問次數閾值，就意味著放棄爬取速度，讓你無法按時完成任務。怎么解決？其實有兩種方法，大量高效的代理IP和分布式爬蟲系統。

 

 

 

1.高效的代理IP。相對于反爬蟲機制，IP是騙子，相當于二重身。每當反爬蟲機制被阻塞，它就拋棄二重身，繼續前進。當然，有了高效的代理IP，也不能忽視反爬蟲機制。合理的反爬蟲機制可以有效節省代理IP資源，否則購買代理IP的成本會更高，也會影響效率。

 

 

 

第二，分布式爬蟲。爬蟲程序部署在不同的機器上，每個爬蟲機器有不同的IP地址，每個爬蟲以相對大的時間間隔抓取數據。雖然單個crawler機器可以使用多個線程進行爬行，但它會受到自身資源(CPU、連接數、帶寬等)的限制。)和反爬蟲機制(訪問頻率等。)，所以分布式爬蟲可以大大提高爬行效率。

 

 

 

有了高效的代理IP和分布式爬蟲，你就可以高高興興地按時完成任務。