Python网页抓取教程：从入门到实战的高效数据采集指南

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Python爬虫入门：为什么你的代码总被封？

刚学Python爬虫的小白经常会遇到这个情况：写好的爬虫脚本跑着跑着就报错，一看返回状态码是403。这时候别急着怀疑自己代码有问题，八成是网站把你的IP给封了。很多网站都有反爬机制，同一个IP频繁访问铁定触发限制。

这时候就得祭出代理IP这个神器了。原理很简单，就像你每次出门换不同的衣服，代理ip让服务器以为每次请求都是不同用户在访问。推荐用ipipgo的住宅代理，他们家的IP池子深得很，全球240多个地区的真实家庭网络IP，比机房IP更难被识别。

手把手教你配置代理环境

先装好这两个库，在终端里敲：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

以requests库为例，配置代理超简单：

import requests

proxies = {
    'HTTP': 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:端口',
    'https': 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:端口'
}

response = requests.get('目标网址', proxies=proxies)

这里要注意ipipgo支持HTTP/HTTPS/socks5全协议，根据业务需求选合适的代理类型。动态IP适合高频采集，静态ip适合需要维持会话的场景。

实战：抓取电影数据不翻车

咱们以某电影网站为例（具体网站你懂的），写个完整案例：

from bs4 import BeautifulSoup
import random

def get_proxy():
     从ipipgo获取动态住宅代理
    proxy_list = [
        '103.168.88.55:8000',
        '45.89.196.102:8080',
        '198.199.123.88:3128' 
    ]
    return {'https': random.choice(proxy_list)}

url = 'https://movie.example.com/top250'
response = requests.get(url, proxies=get_proxy())
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for item in soup.select('.info'):
    title = item.select_one('.title').text
    rating = item.select_one('.rating_num').text
    print(f"电影：{title} 评分：{rating}")

重点来了！记得在headers里加上User-Agent，用ipipgo的代理池做随机切换。如果遇到验证码，说明当前IP被标记了，立马换下一个可用IP。

高级技巧：分布式爬虫怎么玩

当数据量特别大时，单机爬虫效率就跟不上趟了。这时候需要：

举个异步爬虫的例子，用aiohttp+代理：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, 
            proxy="http://gateway.ipipgo.com:端口") as response:
            return await response.text()

常见问题排雷指南

Q：代理IP用着用着失效了咋整？
A：这种情况八成是IP被目标网站拉黑了。用ipipgo的话，他们家IP池有9000多万个，设置自动切换频率就行，别可着一个IP使劲薅。

Q：明明用了代理为什么还被封？
A：检查请求头是否带了浏览器指纹，访问频率是否过高。建议配合ipipgo的智能路由功能，自动匹配目标服务器所在地的IP。

Q：采集数据时老是连接超时？
A：可能是代理服务器响应慢。在ipipgo后台可以筛选高可用IP，或者切换协议类型试试，比如把HTTP换成Socks5。

避坑总结与资源推荐

说到底，网页采集就是个攻防游戏。遵守目标网站的robots协议，控制好请求频率，再配上靠谱的代理服务才能长久。新手建议先用ipipgo的免费测试资源练手，他们家住宅代理的通过率确实比普通代理高一大截。

最后提醒下，遇到验证码别头铁硬刚。该用打码平台就用，该降频率就降，采集数据讲究的是细水长流。记住，好的工具+正确的策略，才是高效采集的王道。

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