请求特征随机化：User-Agent轮换策略库

一、为啥你的爬虫总被识别？先看看这个坑

搞数据采集的老铁们应该都遇到过这种情况：明明换了IP地址，目标网站还是能准确识别出爬虫行为。这时候很多人会纳闷——IP都换了咋还被逮住？ 其实问题就出在你的请求特征太规律了！

举个栗子，就像你去超市买东西，虽然每天换不同衣服（代理IP），但每次都背同款书包、走相同路线，保安不盯你盯谁？网站防护系统就是通过User-Agent、请求频率、Cookie特征这些细节来识别异常流量的。

二、User-Agent轮换的核心玩法

这里教大家个绝招：动态UA库+智能切换。不是简单弄几十个UA随机选，而是要根据目标网站特性来配配置：

比如用ipipgo的代理服务时，建议在请求头里加入设备型号随机生成的功能。他们的API支持自动生成符合当前IP所在地域的UA，避免出现美国IP挂着小米手机UA的尴尬情况。

三、代理IP和UA的黄金组合拳

光换IP不够，得学会双重随机：

1. 每次请求前先通过ipipgo获取新IP
2. 根据IP所在地区自动匹配对应UA
3. 在常见UA库中随机选取版本号

重点说下第2步，比如拿到个广东的住宅IP，就该用广东地区常见手机型号的UA。ipipgo的智能路由功能可以自动关联地理信息，比手动维护省事多了。

四、实战避坑指南（含代码片段）

这里给个Python示例，注意看注释部分：

 从ipipgo获取动态代理
def get_proxy():
    return requests.get('https://api.ipipgo.com/getProxy').json()

 智能UA生成器
def generate_ua(ip_info):
    if ip_info['isp'] == '移动':
        return f"Mozilla/5.0 (Linux; Android {random.choice(['10','11'])}...)"

 请求示例
proxy = get_proxy()
headers = {
    'User-Agent': generate_ua(proxy),
     记得加其他随机化参数
}

五、常见问题QA

Q：UA库需要多少个才够用？
A：不是数量越多越好，关键看版本分布。建议维护200个左右主流UA，按浏览器市场份额分配比例。

Q：ipipgo的套餐怎么选？
A：小型项目用灵动版（5GB/天）足够，大规模采集直接上企业定制套餐，他们家的IP存活时间比别家长3倍。

Q：会被识别出使用代理吗？
A：用高匿代理+正确的UA策略基本能避免。ipipgo的住宅IP池都是真人设备IP，配合本文方法很难被识别。

最后提醒下，有些网站会检测字体渲染差异这种高阶特征。这时候就需要上ipipgo的浏览器环境模拟服务了，不过那就是另一个话题啦。