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手把手教你用Python薅酒店数据
最近帮朋友做酒店比价工具,发现用Python抓酒店数据是真香!不过很多新手容易栽在反爬机制上,今天咱们就唠唠怎么用代理IP这个神器来搞定这事儿。先说个真实案例:上周用requests库+ipipgo的住宅IP,3小时就抓完某OTA平台5万条房价数据,比裸奔爬取效率提升20倍不止。

为什么你的爬虫总被封?
很多小白上来就开干,结果没抓几条数据IP就被封了。这里有个关键点:酒店平台的反爬系统比你想象的聪明。它们会监控:
- 单个IP的请求频率
- 请求头中的浏览器指纹
- 操作行为的拟真度
代理IP的正确打开姿势
这里给大家分享个实战代码片段,重点看代理设置部分:
import requests from itertools import cycle ipipgo提供的代理池格式 proxies = { 'HTTP': 'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:端口', 'https': 'http://user:pass@gateway.ipipgo.com:端口' } def fetch_hotel(url): try: response = requests.get(url, proxies=proxies, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}, timeout=10) return response.json() except Exception as e: print(f"抓取出错: {str(e)}") return None注意这里要用会话保持型代理,ipipgo的动态住宅IP正好支持这个特性。上次抓某国际酒店集团数据时,用他们的英国住宅IP连续工作8小时没掉线,稳定性确实顶。
反反爬策略套餐
光有代理还不够,得配合这些组合拳:
| 策略 | 实现方式 | 推荐工具 |
|---|---|---|
| IP轮换 | 每次请求更换出口IP | ipipgo动态住宅IP池 |
| 请求间隔 | 随机延时1-5秒 | time.sleep()+random |
| 设备指纹 | 随机生成User-Agent | fake_useragent库 |
数据清洗的隐藏坑点
抓回来的数据经常遇到这些幺蛾子:
- 价格显示"¥1,234"需要去掉逗号
- 房型名称混着"大床房/双早"要拆分
- 坐标信息藏在JS代码里
实战案例:抓取某连锁酒店价格波动
最近帮客户做的项目正好用到了ipipgo的静态住宅IP,这里分享关键步骤: 1. 通过酒店官网的AJAX接口找到数据源 2. 用Scrapy-Redis搭建分布式爬虫 3. 配置ipipgo的API实现自动更换IP 4. 数据存MongoDB做时间序列分析 最终实现了全国32个城市分店的价格监控,客户用来做动态定价参考。这里有个冷知识:周末房价一般在周四下午5点开始上涨,抓数据要卡准时间点。
常见问题QA
Q:必须用付费代理吗?免费的不行?
A:亲测过7个免费代理,平均存活时间不到15分钟。像ipipgo这种专业服务商,不仅IP纯净度高,还自带失败重试机制,特别适合商业级数据采集。
Q:遇到验证码怎么办?
A:建议三管齐下:1)降低请求频率 2)更换ip段 3)使用更拟真的浏览器指纹。ipipgo的住宅IP池本身触发验证码的概率就比数据中心IP低很多。
Q:数据抓取合法吗?
A:重点看robots协议和数据用途。建议抓取公开数据,且不要对目标网站造成性能压力。用优质代理IP+合理抓取间隔,基本都能合规操作。
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