看360
怎么高效的通过爬虫获取数据？
爬虫既然效率至上，那么就要用框架了。
如果是纯娱乐或者小规模的爬虫的话就没有必要上Scrapy框架了，如果是大规模的数据采集，比如说搭建一个舆情系统就必须上框架。
爬虫管理框架见过么？你的爬虫应该是这样的，Web一键管理。
你的爬虫不应该是这样的，纯代码去撸。
爬虫必备的硬核技能掌握否？互联网数据采集俗称网络爬虫，现今比较活的爬虫都是大部分基于Python编写的。无论是你自学还是从各种培训机构毕业的，凡是工作和Python有关的小伙伴99%都会接触爬虫，那也肯定都知道requests、Beatifulsoup、Xpath这些爬虫需要的第三方库，稍微良心点的培训机构也会框架比如说Scrapy、Portia这种。但是你一定会发现不管是第三方库还是框架短时间内无法完全的掌握，而且学了之后发现自己写一个爬虫脚本依旧困难，我分析原因主要以下四个方面。
爬虫涉及的知识领域多。其中包括计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向、数据分析、机器学习、运维、数据库、网络安全等。那么多内容如果没有丰富的实践经验光看视频或者听人讲解是完全无法掌握的。爬虫涉及的技术比较全面。其中包括Python的基础知识、结构和非结构化数据的处理、反爬的应对策略（比如图像识别和自动化）。还需要了解法律法规方面的内容。都说爬虫写的好，牢饭吃的早。如果不注意的话各位很可能在不敬意间就蹲号子了。编程需要反复练习才能掌握。在不断重复的练习中慢慢体会到技巧并掌握技能的，光靠外界的传授永远是无法完全掌握的。一般来说没有深入做过爬虫的小伙伴看到的爬虫是这样的。但是这种代码写起来很繁琐，而且效率极低。
如果接触框架你会发现又是那么的令人头疼，这张图是Scrapy框架完成一个页面处理8个步骤，但是仅仅知道这些也就算完成一个螺丝钉要做的工作。如果让你去做几万个页面的爬虫你又会怎么处理这个事情呢？几万个页面循环一个过程？机器会撑不住的。
送点学习文章Scrapy爬虫框架数据走一圈必备的基础内容
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」Downloader 中间件（Downloader Middleware）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」Spider中间件（Spider Middleware）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」管道（Pipeline）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」架构解析（Architecture overview） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」链接提取器（Link Extractors） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」命令行工具（Command line tool）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」爬虫页（Spiders）详解篇
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」请求和回应（Requests and Responses） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」设置（Settings） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」设置cookies方法说明和应用举例
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」输出文件（Feed exports） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品（Items）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品管道（Item Pipeline） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品加载（Item Loaders）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」选择器（Selectors）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」异常操作（Exceptions） 详解
这个就要上框架、上管理系统了。单凡说Scrapy无用的基本上没有认真阅读过源码，对于 Scrapy框架中的众多功能在搭建爬虫系统知之甚少。如果是做过大型的爬虫系统项目的就必然要上框架提高效率和有效管理。
倒推业务明白一切咱们倒着推这个事，你就知道为什么了。
我之前的单位是国家互联网的新闻中心，做的项目中的有一项是复现863课题舆情监控系统中的内容，使用的方法是Scrapy爬虫框架结合Django搭建的数据采集系统，抓取目标对象包括新闻、博客、论坛等等，每天目标监测目标千万级，如果没有一个标准化的管理模式去做这个事情猜猜结果会是什么样？
这里不讨论会有什么结果，因为很多人看到的爬虫是这样的。但是实际上到项目级就不是这样了。介绍一下我曾经是怎么处理这个事情的，姑且称这个工作叫做爬虫标准化项目。
明确抓取的数据源。整理目标的列表页，这样根据不同的目标源去进行爬虫项目的创建。目标源分类的标准即框架配置的统一。也就是说把需要同类型配置的数据源放在一起。标准化制作Scrapy。原始的解析JS，定位标签和属性的方式并不适合这种标准化作业。解析页面提取内容现在基本依托算法。举个最简单的例子，我爬一个页面只需要知道这个页面有内容就行了，而其他人需要CSS解析，最终结果是一样的。你说谁的效率高？数据存储。单纯Scrapy爬虫脚本写好了执行抓取任务时数据保存到哪里？ES、Mongodb、MySQL？如果做过开发的人都知道存 Mongodb 中，那些说把数据存到 MySQL 的人基本上99%是从培训机构里出来的，因为大多数培训机构爬虫是不讲 Mongodb 的。数据处理。根据项目的业务逻辑增加字段内容，比如文章分类、关键词提取、摘要提取等等，这些在未来的舆情项目的时候会介绍。部署管理。很多刚入行的人都觉得爬虫脚本难写，其实并不是这样。最难的是如何管理密密麻麻数不清的爬虫脚本。管理方式无非几种，Web管理环境、GUI管理环境、手动管理环境，不管是哪一种都需要一定的开发基础和管理思路。比较省事的用别人写好的Scrapy管理框架，比如Gerapy爬虫管理框架，基于Django开发的Web管理系统，总结来说就是对新手非常友好。实现主机管理、项目管理、任务管理三个步骤就能轻松实现自动化爬虫的7x24小时抓取，是不是有点心动了？Mr数据杨：如何用 Django 管理 Scrapy 几十万个爬虫脚本？Mr数据杨：「Gerapy 爬虫管理框架」win & linux 端分布式部署你的Scrapy爬虫脚本基于Python各种框架开发的爬虫定制化项目
Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」环境搭建与爬虫框架Scrapy入门Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」爬虫目标整理和数据准备Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」标准化爬虫数据抓取通用代码编写模板总结来说就是Scrapy＋Gerapy就能实现爬虫的抓取和管理，不仅能展示你的工作技能又能展示你的管理能力，何尝而不为？
怎么高效的通过爬虫获取数据？
爬虫既然效率至上，那么就要用框架了。
如果是纯娱乐或者小规模的爬虫的话就没有必要上Scrapy框架了，如果是大规模的数据采集，比如说搭建一个舆情系统就必须上框架。
爬虫管理框架见过么？你的爬虫应该是这样的，Web一键管理。
你的爬虫不应该是这样的，纯代码去撸。
爬虫必备的硬核技能掌握否？互联网数据采集俗称网络爬虫，现今比较活的爬虫都是大部分基于Python编写的。无论是你自学还是从各种培训机构毕业的，凡是工作和Python有关的小伙伴99%都会接触爬虫，那也肯定都知道requests、Beatifulsoup、Xpath这些爬虫需要的第三方库，稍微良心点的培训机构也会框架比如说Scrapy、Portia这种。但是你一定会发现不管是第三方库还是框架短时间内无法完全的掌握，而且学了之后发现自己写一个爬虫脚本依旧困难，我分析原因主要以下四个方面。
爬虫涉及的知识领域多。其中包括计算机网络、编程基础、前端开发、后端开发、App开发与逆向、数据分析、机器学习、运维、数据库、网络安全等。那么多内容如果没有丰富的实践经验光看视频或者听人讲解是完全无法掌握的。爬虫涉及的技术比较全面。其中包括Python的基础知识、结构和非结构化数据的处理、反爬的应对策略（比如图像识别和自动化）。还需要了解法律法规方面的内容。都说爬虫写的好，牢饭吃的早。如果不注意的话各位很可能在不敬意间就蹲号子了。编程需要反复练习才能掌握。在不断重复的练习中慢慢体会到技巧并掌握技能的，光靠外界的传授永远是无法完全掌握的。一般来说没有深入做过爬虫的小伙伴看到的爬虫是这样的。但是这种代码写起来很繁琐，而且效率极低。
如果接触框架你会发现又是那么的令人头疼，这张图是Scrapy框架完成一个页面处理8个步骤，但是仅仅知道这些也就算完成一个螺丝钉要做的工作。如果让你去做几万个页面的爬虫你又会怎么处理这个事情呢？几万个页面循环一个过程？机器会撑不住的。
送点学习文章Scrapy爬虫框架数据走一圈必备的基础内容
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」Downloader 中间件（Downloader Middleware）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」Spider中间件（Spider Middleware）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」管道（Pipeline）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」架构解析（Architecture overview） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」链接提取器（Link Extractors） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」命令行工具（Command line tool）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」爬虫页（Spiders）详解篇
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」请求和回应（Requests and Responses） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」设置（Settings） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」设置cookies方法说明和应用举例
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」输出文件（Feed exports） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品（Items）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品管道（Item Pipeline） 详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」物品加载（Item Loaders）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」选择器（Selectors）详解
Mr数据杨：「Scrapy 爬虫框架」异常操作（Exceptions） 详解
这个就要上框架、上管理系统了。单凡说Scrapy无用的基本上没有认真阅读过源码，对于 Scrapy框架中的众多功能在搭建爬虫系统知之甚少。如果是做过大型的爬虫系统项目的就必然要上框架提高效率和有效管理。
倒推业务明白一切咱们倒着推这个事，你就知道为什么了。
我之前的单位是国家互联网的新闻中心，做的项目中的有一项是复现863课题舆情监控系统中的内容，使用的方法是Scrapy爬虫框架结合Django搭建的数据采集系统，抓取目标对象包括新闻、博客、论坛等等，每天目标监测目标千万级，如果没有一个标准化的管理模式去做这个事情猜猜结果会是什么样？
这里不讨论会有什么结果，因为很多人看到的爬虫是这样的。但是实际上到项目级就不是这样了。介绍一下我曾经是怎么处理这个事情的，姑且称这个工作叫做爬虫标准化项目。
明确抓取的数据源。整理目标的列表页，这样根据不同的目标源去进行爬虫项目的创建。目标源分类的标准即框架配置的统一。也就是说把需要同类型配置的数据源放在一起。标准化制作Scrapy。原始的解析JS，定位标签和属性的方式并不适合这种标准化作业。解析页面提取内容现在基本依托算法。举个最简单的例子，我爬一个页面只需要知道这个页面有内容就行了，而其他人需要CSS解析，最终结果是一样的。你说谁的效率高？数据存储。单纯Scrapy爬虫脚本写好了执行抓取任务时数据保存到哪里？ES、Mongodb、MySQL？如果做过开发的人都知道存 Mongodb 中，那些说把数据存到 MySQL 的人基本上99%是从培训机构里出来的，因为大多数培训机构爬虫是不讲 Mongodb 的。数据处理。根据项目的业务逻辑增加字段内容，比如文章分类、关键词提取、摘要提取等等，这些在未来的舆情项目的时候会介绍。部署管理。很多刚入行的人都觉得爬虫脚本难写，其实并不是这样。最难的是如何管理密密麻麻数不清的爬虫脚本。管理方式无非几种，Web管理环境、GUI管理环境、手动管理环境，不管是哪一种都需要一定的开发基础和管理思路。比较省事的用别人写好的Scrapy管理框架，比如Gerapy爬虫管理框架，基于Django开发的Web管理系统，总结来说就是对新手非常友好。实现主机管理、项目管理、任务管理三个步骤就能轻松实现自动化爬虫的7x24小时抓取，是不是有点心动了？Mr数据杨：如何用 Django 管理 Scrapy 几十万个爬虫脚本？Mr数据杨：「Gerapy 爬虫管理框架」win & linux 端分布式部署你的Scrapy爬虫脚本基于Python各种框架开发的爬虫定制化项目
Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」环境搭建与爬虫框架Scrapy入门Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」爬虫目标整理和数据准备Mr数据杨：「Python3 爬虫标准化项目」标准化爬虫数据抓取通用代码编写模板总结来说就是Scrapy＋Gerapy就能实现爬虫的抓取和管理，不仅能展示你的工作技能又能展示你的管理能力，何尝而不为？
怎么高效的通过爬虫获取数据？
selenium 抓取效率太低了，可以使用分布式及优质代理，上带宽和并发量，请求成功率越高，响应报错越少自然越好，以下是对部分代理供应商的 HTTP 隧道代理测试：
一、测试环境系统：CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)语言：Python 2.7gevent==1.1.2requests==2.18.4pymysql==0.9.3prettytable==1.0.1toml==0.10.2数据库：MySQL二、测试对象九家代理供应商的隧道代理产品：
快代理隧道动态版阿布云隧道动态版青果云隧道动态版小象代理隧道动态版品易代理隧道动态版极光代理隧道动态版无忧代理隧道动态版蜻蜓代理隧道动态版熊猫代理隧道动态版三、测试网站以下测试网站除了少部分验证 header 中某些参数以外，没有其他反爬，具体表现是同一个 IP 频繁请求会出现验证码、403、跳转登录、返回 JS 二次设置 Cookie 等情况，测试中已排除其他反爬，保证了测试结果只与 IP 的质量有关：
小红书：社区精选，随机文章详情页：xiaohongshu.com/discove亚马逊：随机商品详情页：amazon.com/product-revi天眼查：随机公司详情页：tianyancha.com/company/58同城：招聘搜索结果页：bd.58.com/job/pn1/?安居客：二手房随机小区：beijing.anjuke.com/comm拼多多：网页端随机商品分类详细信息接口：yangkeduo.com/proxy/api百度贴吧：首页：tieba.baidu.com/四、测试指标数据量：
统一 50 并发，测试时间 2 天每个代理商累计请求量均 > 50 万，部分 > 300 万主要指标解释：
请求成功：指成功请求 URL 并拿到响应，不管是否返回的是反爬内容业务成功：指在请求成功的前提下，拿到正确的数据，连接失败、超时、被反爬均视为失败反爬识别：出现验证码、403、跳转登录等情况请求超时：timeout = 10代理报错：基本上是 502、503、SSLError 报错五、数据分析总体数据统计由上表可知（排名分先后，从左到右）：
请求成功率：1. 小象 2. 快代理 3. 青果云业务成功率：1. 快代理 2. 青果云 3. 小象反爬识别率：1. 蜻蜓 2. 阿布云 3. 快代理请求超时占比：1. 阿布云 2. 快代理 = 小象 3. 蜻蜓代理报错占比：1. 青果云 2. 快代理 3. 小象平均响应(s)：1. 快代理 2. 阿布云 3. 青果云六 、总结怎么高效的通过爬虫获取数据？
selenium 抓取效率太低了，可以使用分布式及优质代理，上带宽和并发量，请求成功率越高，响应报错越少自然越好，以下是对部分代理供应商的 HTTP 隧道代理测试：
一、测试环境系统：CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)语言：Python 2.7gevent==1.1.2requests==2.18.4pymysql==0.9.3prettytable==1.0.1toml==0.10.2数据库：MySQL二、测试对象九家代理供应商的隧道代理产品：
快代理隧道动态版阿布云隧道动态版青果云隧道动态版小象代理隧道动态版品易代理隧道动态版极光代理隧道动态版无忧代理隧道动态版蜻蜓代理隧道动态版熊猫代理隧道动态版三、测试网站以下测试网站除了少部分验证 header 中某些参数以外，没有其他反爬，具体表现是同一个 IP 频繁请求会出现验证码、403、跳转登录、返回 JS 二次设置 Cookie 等情况，测试中已排除其他反爬，保证了测试结果只与 IP 的质量有关：
小红书：社区精选，随机文章详情页：xiaohongshu.com/discove亚马逊：随机商品详情页：amazon.com/product-revi天眼查：随机公司详情页：tianyancha.com/company/58同城：招聘搜索结果页：bd.58.com/job/pn1/?安居客：二手房随机小区：beijing.anjuke.com/comm拼多多：网页端随机商品分类详细信息接口：yangkeduo.com/proxy/api百度贴吧：首页：tieba.baidu.com/四、测试指标数据量：
统一 50 并发，测试时间 2 天每个代理商累计请求量均 > 50 万，部分 > 300 万主要指标解释：
请求成功：指成功请求 URL 并拿到响应，不管是否返回的是反爬内容业务成功：指在请求成功的前提下，拿到正确的数据，连接失败、超时、被反爬均视为失败反爬识别：出现验证码、403、跳转登录等情况请求超时：timeout = 10代理报错：基本上是 502、503、SSLError 报错五、数据分析总体数据统计由上表可知（排名分先后，从左到右）：
请求成功率：1. 小象 2. 快代理 3. 青果云业务成功率：1. 快代理 2. 青果云 3. 小象反爬识别率：1. 蜻蜓 2. 阿布云 3. 快代理请求超时占比：1. 阿布云 2. 快代理 = 小象 3. 蜻蜓代理报错占比：1. 青果云 2. 快代理 3. 小象平均响应(s)：1. 快代理 2. 阿布云 3. 青果云六 、总结怎么高效的通过爬虫获取数据？
1.尽量减少访问次数
单次爬虫任务的主要耗时在于网络请求等待响应，所以能减少网络请求就尽量减少请求，这样既能减少目标网站的压力，也能减少代理服务器的压力，同时还能减少自己的工作量，提高工作效率。
2.精简流程，减少重复
大部分网站并不是严格意义上互不交叉的树状结构，而是多重交叉的网状结构，所以从多个入口深入的网页会有很多重复，一般根据URL或者ID进行唯一性判别，已经爬取的数据无需重复。一些数据如果可以在一个页面内获取到，也可以在多个页面下获取到，那就选择只在一个页面内获取。
3.多线程任务
大量爬虫是一个IO阻塞的任务，因此采用多线程的并发方式可以有效地提高整体速度。多线程可以更好地提高资源利用率，程序设计也更加简单，程序响应也更快。
4.分布式任务
单机单位时间内能爬取到的网页数量如果不足以达到目标，在指定时间内不能及时的完成任务，那么可以尝试通过多机器来同时进行爬虫任务，这就是分布式爬虫。例如有100万个页面待爬，可以用5台机器分别爬互不重复的20W万页面，相对单机耗时就缩短了5倍。
5.使用优质代理IP
在爬虫程序爬取数据的过程中，往往需要代理IP的协助，如果用户不使用代理IP直接进行爬取的话很大概率直接会被目标站点的反爬机制识别并封禁。因此选择使用优质的代理IP对于提高爬虫爬取效率有很大的帮助。
IPIDEA已向众多互联网知名企业提供服务，对提高爬虫的抓取效率提供帮助，支持API批量使用，代理IP资源遍布全球220+国家与地区，每日高达9000万真实住宅IP资源，高速、高可用率，欢迎测试。
「全球HTTP」- IPIDEA企业爬虫代理IP , 高速HTTP定制服务商怎么高效的通过爬虫获取数据？
1.尽量减少访问次数
单次爬虫任务的主要耗时在于网络请求等待响应，所以能减少网络请求就尽量减少请求，这样既能减少目标网站的压力，也能减少代理服务器的压力，同时还能减少自己的工作量，提高工作效率。
2.精简流程，减少重复
大部分网站并不是严格意义上互不交叉的树状结构，而是多重交叉的网状结构，所以从多个入口深入的网页会有很多重复，一般根据URL或者ID进行唯一性判别，已经爬取的数据无需重复。一些数据如果可以在一个页面内获取到，也可以在多个页面下获取到，那就选择只在一个页面内获取。
3.多线程任务
大量爬虫是一个IO阻塞的任务，因此采用多线程的并发方式可以有效地提高整体速度。多线程可以更好地提高资源利用率，程序设计也更加简单，程序响应也更快。
4.分布式任务
单机单位时间内能爬取到的网页数量如果不足以达到目标，在指定时间内不能及时的完成任务，那么可以尝试通过多机器来同时进行爬虫任务，这就是分布式爬虫。例如有100万个页面待爬，可以用5台机器分别爬互不重复的20W万页面，相对单机耗时就缩短了5倍。
5.使用优质代理IP
在爬虫程序爬取数据的过程中，往往需要代理IP的协助，如果用户不使用代理IP直接进行爬取的话很大概率直接会被目标站点的反爬机制识别并封禁。因此选择使用优质的代理IP对于提高爬虫爬取效率有很大的帮助。
IPIDEA已向众多互联网知名企业提供服务，对提高爬虫的抓取效率提供帮助，支持API批量使用，代理IP资源遍布全球220+国家与地区，每日高达9000万真实住宅IP资源，高速、高可用率，欢迎测试。
「全球HTTP」- IPIDEA企业爬虫代理IP , 高速HTTP定制服务商怎么高效的通过爬虫获取数据？
目前通过爬虫程序对公共数据进行网络爬取已经成为了主流的数据获取方式，但许多用户在实际爬取数据时经常会遇到超时、无法访问、403错误代码等问题，一般来说出现这种情况很有可能是用户的IP地址已经被目标站点服务器所限制。那么该如何保障爬虫高效稳定爬取数据呢？
1. 检查机器人排除协议在爬取或抓取网站前，确保目标网站允许从它们的网页采集数据。检查机器人排除协议 (robots.txt) 文件并遵守网站规则。
2. 使用代理IP使用 IP 代理爬虫，没有代理，几乎不可能进行网络爬取。为获得最佳结果，请选择具有大型爬虫代理 IP 池（爬虫 IP 代理池）和大量位置的代理提供商。3. 轮换 IP 地址使用代理池后，轮换 IP 地址非常重要。如果用户从相同 IP 地址发送过多请求，目标网站很快就会识别出并对用户进行限制，而使用代理轮换使可以将用户伪装成多个不同互联网用户，降低被阻止的可能性。4. 使用真实的用户代理大多数托管网站的服务器都可以分析爬虫程序发出的 HTTP 请求的标头。这个 HTTP 请求标头称为用户代理，包含从操作系统和软件到应用程序类型及其版本的各种信息。服务器可以轻松检测可疑的用户代理。真实用户代理包含由自然访问者提交的常用 HTTP 请求配置。为避免被阻止，用户可以选择使用真实的用户代理。
企业级别爬虫代理池免费测试怎么高效的通过爬虫获取数据？
目前通过爬虫程序对公共数据进行网络爬取已经成为了主流的数据获取方式，但许多用户在实际爬取数据时经常会遇到超时、无法访问、403错误代码等问题，一般来说出现这种情况很有可能是用户的IP地址已经被目标站点服务器所限制。那么该如何保障爬虫高效稳定爬取数据呢？
1. 检查机器人排除协议在爬取或抓取网站前，确保目标网站允许从它们的网页采集数据。检查机器人排除协议 (robots.txt) 文件并遵守网站规则。
2. 使用代理IP使用 IP 代理爬虫，没有代理，几乎不可能进行网络爬取。为获得最佳结果，请选择具有大型爬虫代理 IP 池（爬虫 IP 代理池）和大量位置的代理提供商。3. 轮换 IP 地址使用代理池后，轮换 IP 地址非常重要。如果用户从相同 IP 地址发送过多请求，目标网站很快就会识别出并对用户进行限制，而使用代理轮换使可以将用户伪装成多个不同互联网用户，降低被阻止的可能性。4. 使用真实的用户代理大多数托管网站的服务器都可以分析爬虫程序发出的 HTTP 请求的标头。这个 HTTP 请求标头称为用户代理，包含从操作系统和软件到应用程序类型及其版本的各种信息。服务器可以轻松检测可疑的用户代理。真实用户代理包含由自然访问者提交的常用 HTTP 请求配置。为避免被阻止，用户可以选择使用真实的用户代理。
企业级别爬虫代理池免费测试怎么高效的通过爬虫获取数据？
反爬有很多种方式，不是说用selenium模拟点击就可以破解一切反爬的，这个还是要根据你后期不断地尝试其他的办法和优化代码，才能做到快速抓取，像高并发分布式爬虫，至于最后的问题，可以考虑用scrapy爬虫框架，写好以后部署在服务器上，利用redis数据库可以实现增量式爬取。不用每天手动运行，app里面的数据主流手段还是通过抓包去进行抓取的
怎么高效的通过爬虫获取数据？
反爬有很多种方式，不是说用selenium模拟点击就可以破解一切反爬的，这个还是要根据你后期不断地尝试其他的办法和优化代码，才能做到快速抓取，像高并发分布式爬虫，至于最后的问题，可以考虑用scrapy爬虫框架，写好以后部署在服务器上，利用redis数据库可以实现增量式爬取。不用每天手动运行，app里面的数据主流手段还是通过抓包去进行抓取的
