爬取：Python自动化数据抓取技巧与实战教程

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当爬虫遇上反爬：代理IP到底能解决啥问题？

搞爬虫的兄弟都懂，刚配好环境准备大展身手，结果网站突然给你弹个403。这时候别急着砸键盘，八成是IP被盯上了。举个真实案例：去年有个朋友爬某电商平台价格数据，前三天顺风顺水，第四天突然连验证码都刷不出来——这就是典型的IP被封杀。

这时候ipipgo的住宅代理就派上用场了。他们家的IP池子覆盖了240多个地区，特别是那些冷门国家的IP资源，很多网站压根没精力去封。记得有次用他们家的南非住宅IP抓数据，连续跑了72小时都没触发风控。

Python动态IP配置实战

别被专业术语吓到，其实动态代理配置比点外卖还简单。以常用的requests库为例，只要在请求头里加个代理参数就行。这里有个小技巧：别用固定IP轮换，很多网站现在会检测IP切换规律。

import requests
from ipipgo import get_proxy   假设这是他们的SDK

proxy = get_proxy(country='us', protocol='socks5')
response = requests.get(url, proxies={'HTTP': proxy, 'https': proxy})

重点说下ipipgo的全协议支持这个特点。有些网站会检测代理协议类型，他们支持HTTP/HTTPS/Socks5三种协议混用，能有效避开协议特征检测。之前测试某视频网站，用常规HTTP代理秒封，换成SOCKS5协议就畅通无阻。

反反爬策略中的IP调度玄机

很多教程教人用随机UA或者模拟点击，但实战中最核心的还是IP调度策略。这里分享个真实项目中的配置表：

特别说下ipipgo的动态住宅IP，他们的IP存活周期能自定义设置，这对需要维持会话的爬虫特别有用。比如爬需要登录的网站时，设置IP存活时间大于cookie有效期，就能避免频繁重新登录。

实战踩坑记录：这些坑你别跳

去年用某家代理服务抓数据，结果IP池里20%都是黑名单IP，被目标网站秒封。后来换成ipipgo的9000万住宅IP池，这种情况再没出现过。这里教大家个检测代理质量的方法：

def check_proxy(proxy):
    try:
        res = requests.get('http://httpbin.org/ip', proxies=proxy, timeout=5)
        return res.json()['origin'] == proxy.split('@')[-1].split(':')[0]
    except:
        return False

这个方法能验证代理是否真实生效，避免用了假代理还不自知。另外注意响应超时设置，建议根据目标网站响应速度动态调整，别一股脑设个固定值。

常见问题QA

Q：为什么我换了IP还是被识别？
A：可能是IP质量或协议问题，试试ipipgo的高匿住宅IP+混合协议，他们IP池的纯净度在业内算第一梯队

Q：动态IP速度太慢怎么办？
A：选地理位置近的节点，比如爬国内网站用港澳台住宅IP。另外ipipgo支持按延迟筛选节点，这个功能实测能提升30%以上速度

Q：需要大量固定IP怎么办？
A：他们家的静态住宅IP服务适合这种场景，最长可固定使用30天，比传统机房IP更隐蔽

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