Booking.com抓取: 酒店数据采集

搞数据采集，为啥非得用代理IP？

搞过酒店数据采集的都知道，Booking.com的防护措施比五星级酒店保安还严。去年有个哥们儿用自己家宽带连着爬了三天，结果IP直接被送进”小黑屋”，连正常订酒店都受影响。这时候代理IP就像变魔术用的隐身斗篷，让采集器在不同身份间来回切换。

举个真实案例：某旅游比价平台用普通代理池抓Booking，平均每20分钟就被封一次。后来换成动态住宅IP（就是咱们ipipgo的独门绝活），连续工作8小时都没触发警报。这里有个血泪教训——千万别用数据中心IP，Booking的反爬系统跟验钞机似的，一眼就能识破。

实战教程：手把手配置采集环境

这里教大家个土法子，用Python的requests库+ipipgo代理，三步搞定基础配置：

import requests
from itertools import cycle

proxy_pool = cycle(['ipipgo_住宅代理1:端口', 'ipipgo_住宅代理2:端口'])

def get_hotel_data(url):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        response = requests.get(url, 
            proxies={"http": f"http://{proxy}", "https": f"https://{proxy}"},
            timeout=10)
        return response.text
    except:
        print(f"{proxy}挂了，换下一个")

注意三个坑：

1. 请求间隔要像正常人浏览那样忽快忽慢
2. 每次请求最好带不同的User-Agent
3. 遇到验证码别硬刚，换个ipipgo的节点再来

代理IP选型避坑指南

给大家画个对比表格就明白了：

重点说下ipipgo的智能轮换机制：不是固定时间换IP，而是根据目标网站响应动态调整。比如发现返回数据量突然减少，系统会自动切换新IP，这招防封特别管用。

常见问题急救包

Q：总遇到403错误咋整？
A：先检查请求头是否带齐Cookie和Referer，再确认代理IP是否被标记。建议用ipipgo的IP清洗服务，每月自动更新纯净IP池

Q：采集速度慢得像蜗牛？
A：八成是用了低质量代理。实测ipipgo的专线节点比普通代理快3倍不止，记得在代码里设置keep-alive长连接

Q：数据抓不全怎么办？
A：Booking的页面结构经常变，建议搭配Selenium+ipipgo的移动端IP。用手机流量访问不容易被识别，亲测采集完整率能到95%以上

防封终极奥义

最后分享个绝招：把采集时段安排在目标地的凌晨3-5点。这时候Booking的服务器压力小，反爬策略会放松。再配合ipipgo的当地真实住宅IP，伪装成正常用户查房价，基本可以畅行无阻。

最近发现个骚操作——用ipipgo的浏览器指纹服务配合代理IP。把时区、语言、屏幕分辨率这些细节都伪装成真实用户，这样就算连续访问200+页面，系统也以为是普通用户在比价。