Python数据爬取常见问题：解决编码错误与请求被拒的10个技巧

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设置合理的请求头

很多网站会通过检查请求头（Headers）来识别和拦截爬虫程序。如果你的请求头过于简单，或者使用的是Python库的默认请求头，就很容易被服务器识别出来并拒绝访问。一个常见的错误是忽略了User-Agent字段，它告诉服务器你的浏览器和操作系统信息。

解决方案是模拟真实浏览器的请求头。你可以在浏览器中打开开发者工具（F12），找到一个正常的网络请求，将其请求头完整地复制到你的代码中。除了User-Agent，Accept、Accept-Language等字段也值得关注。

这里有一个示例，展示如何设置请求头并使用ipipgo的代理IP：

import requests

 从ipipgo获取的代理ip信息（以HTTP代理为例）
proxies = {
    'HTTP': 'http://username:password@proxy.ipipgo.com:port',
    'https': 'https://username:password@proxy.ipipgo.com:port'
}

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,/;q=0.8',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8'
}

try:
    response = requests.get('https://目标网站.com', headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
    response.encoding = 'utf-8'   根据实际情况设置编码
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")

ipipgo的全协议支持特性，让你可以轻松地将代理配置到各种请求库中，无论是HTTP、HTTPS还是SOCKS协议。

正确处理页面编码

爬取到的网页内容出现乱码，是编码错误最直接的表现。这通常是因为服务器返回的页面编码（如GBK、GB2312、UTF-8）与你的程序解析时使用的编码不一致。

解决编码问题，可以遵循以下步骤：

1. 检查响应头： 优先查看HTTP响应头中的Content-Type字段，它可能会指明字符集，例如Content-Type: text/html; charset=utf-8。

2. 从HTML元标签中查找： 如果响应头没有指明，可以尝试从HTML代码的<meta charset="...">标签中提取编码信息。

3. 使用字符编码检测库： 当以上方法都失效时，可以使用像chardet这样的第三方库来智能猜测编码。

import requests
import chardet

response = requests.get('https://目标网站.com')
 检测编码
encoding = chardet.detect(response.content)['encoding']
 使用检测到的编码来解码内容
response.encoding = encoding
html_content = response.text

无论使用哪种方法，确保在获取到response.text之前正确设置response.encoding是关键。

使用高质量的代理IP池

如果你的请求过于频繁地从同一个IP地址发出，服务器会很容易将其判定为爬虫行为，从而导致IP被封禁。这是请求被拒最常见的原因之一。

使用代理ip池是解决这个问题的核心策略。通过轮换不同的ip地址，你可以将请求分散到多个来源，模拟真实用户的行为，从而降低被封锁的风险。一个优质的代理IP池应具备以下特点：

• IP数量庞大： IP池越大，IP轮换的空间就越充足，越不容易被识别。
• IP质量高： 代理IP需要稳定、快速，且匿名程度高。
• 覆盖范围广： 能够提供来自不同地区、不同运营商的IP地址。

这正是ipipgo的优势所在。作为全球代理IP专业服务商，ipipgo整合了240多个国家和地区的住宅IP资源，拥有超过9000万+家庭住宅IP。这意味着你可以获得大量真实、纯净的IP地址，极大降低被目标网站反爬机制触发的概率。

实现请求间隔与随机化

即使用了代理IP，如果你的请求仍然像机器一样“秒发”，还是会引起怀疑。真实用户浏览网页会有随机的停顿和思考时间。

在爬虫程序中加入随机的请求间隔是必不可少的。你可以使用Python的time.sleep()函数来实现。

import time
import random

 模拟人类浏览行为，设置随机等待时间
def random_delay():
    delay_time = random.uniform(1, 5)   随机等待1到5秒
    time.sleep(delay_time)

 在你的请求循环中
for url in url_list:
     发送请求...
    random_delay()   每次请求后等待一段时间

将随机延迟与ipipgo的动态住宅IP结合使用，可以非常有效地让你的爬虫行为“隐身”在正常流量中。

处理Cookie和Session

许多网站使用Cookie来跟踪用户会话。如果你的爬虫程序不能正确处理Cookie，可能会导致会话中断，或者被重定向到登录页面。

使用requests.Session()可以自动处理Cookie。它会保持一个会话，在多次请求间自动传递Cookie，就像浏览器一样。

import requests

 创建一个Session对象
session = requests.Session()

 可以模拟登录（如果需要）
login_data = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}
session.post('https://目标网站.com/login', data=login_data)

 之后使用同一个session发起的请求都会带有登录后的Cookie
response = session.get('https://目标网站.com/protected-page')

当配合ipipgo的代理IP使用时，需要确保代理配置对Session对象生效。

应对javaScript渲染的动态内容

现代网站大量使用JavaScript动态加载内容。如果你用普通的requests库获取HTML，可能会发现关键数据不在源码中，因为它们是通过JS后续加载的。

对于这种情况，你需要使用能执行JavaScript的工具，例如Selenium或Playwright。这些工具可以控制一个真实的浏览器，等待JS执行完毕后再获取完整的页面内容。

同样，在这些工具中配置ipipgo的代理IP也非常简单：

from selenium import webdriver

options = webdriver.ChromeOptions()
 配置代理服务器（以http代理为例）
options.add_argument('--proxy-server=http://proxy.ipipgo.com:port')

 启动浏览器（需提前下载对应浏览器的驱动）
driver = webdriver.Chrome(options=options)

driver.get("https://目标网站.com")
 此时获取的页面内容是JS渲染后的完整内容
page_source = driver.page_source
driver.quit()

常见问题QA

Q1：我已经用了代理IP，为什么还是被网站封了？

A1： 这可能有几个原因：1）你使用的代理IP质量不高，可能已经被目标网站标记为“数据中心IP”或列入黑名单。2）你的爬虫行为模式过于规律，比如固定频率请求，没有加入随机延迟。3）请求头模拟得不够真实。建议使用ipipgo的住宅IP，它们来自真实家庭网络，被识别为普通用户的可能性更高，同时结合本文提到的随机延迟和请求头设置技巧。

Q2：如何确认是编码问题还是代理IP问题导致的内容乱码？

A2： 一个简单的排查方法是：先不使用代理IP，直接访问一个已知编码（如UTF-8）的简单网站，看是否乱码。如果不乱码，说明代码基础解码设置没问题。然后挂上代理IP再次访问同一个网站，如果出现乱码，可能是代理服务器在中间对数据包做了某些处理（虽然不常见，但低质量代理可能存在）。使用ipipgo这类高质量代理服务，通常不会引入额外的编码问题。

Q3：我的爬虫需要长时间运行，对代理IP的稳定性要求很高，有什么建议？

A3： 长时间运行的爬虫项目，对代理IP的稳定性和可用性要求极高。ipipgo的代理IP网络经过优化，具备高可用性。你需要在代码中实现健壮的错误处理机制，例如：当某个代理IP请求失败（超时、连接错误）时，能自动从IP池中切换下一个IP，并记录失败IP，暂时不再使用。这样可以确保即使个别IP出现波动，整个爬虫任务也能持续进行。

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