Python爬虫常用的8个技巧，让你爬取数据得心应手

今天跟大家分享几个我在爬虫中用到的技巧，让你轻松爬取所需数据。

技巧一：随机暂停，迷惑反爬机制

高频率访问容易被网站识别为爬虫，所以我们要学会“劳逸结合”！使用 time.sleep() 函数，加上随机时间，让爬虫更像人类访问。

import time
import random

# 随机睡眠 0 到 5 秒
time.sleep(random.random() * 5)

技巧二： 伪装身份，生成随机 User-Agent

每个浏览器访问网站时都会带上 User-Agent 信息，我们可以使用 fake_useragent 库生成随机 User-Agent，伪装成浏览器访问。

from fake_useragent import UserAgent

ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random} 

# 将 headers 添加到请求中
response = requests.get(url, headers=headers)

技巧三： 浏览器插件，事半功倍

一些浏览器插件可以帮助我们快速分析网页结构，查看请求信息，例如：

• Chrome 浏览器： 开发者工具 (F12)
• Firefox 浏览器：Firebug 插件

技巧四：pprint 模块，格式化输出更清晰

使用 pprint 模块可以美化打印内容，让爬取到的数据结构更清晰易懂。

from pprint import pprint

data = {'name': 'Alice', 'age': 18, 'hobbies': ['reading', 'coding']}
pprint(data)

技巧五： 解析利器，lxml 和 BeautifulSoup

• lxml: C语言编写，速度快，支持XPath，适合处理大型数据。
• BeautifulSoup: Python编写，简单易用，适合处理结构简单的网页。

技巧六： 代理IP，突破访问限制

有些网站会限制IP访问频率，使用代理IP可以绕过限制，继续爬取数据。

proxies = {
    'http': 'http://代理IP:port',
    'https': 'https://代理IP:port',
}

response = requests.get(url, proxies=proxies)

技巧七：OCR识别，攻克验证码难关

对于简单的验证码，可以使用 OCR 技术进行识别，例如 tesserocr 库。

from PIL import Image
import tesserocr

img = Image.open("captcha.png")
code = tesserocr.image_to_text(img)

技巧八：Headers 设置，模拟真实请求

除了 User-Agent，还可以设置 Referer、Cookie 等 Headers 信息，使请求更加真实。

headers = {
    'User-Agent': '...',
    'Referer': '...', 
    'Cookie': '...',
}

总结：爬虫技巧层出不穷，掌握这些技巧，可以帮助你更轻松地获取数据。但请记住，爬虫行为要合法合规，尊重网站 robots 协议，不要滥用爬虫技术！