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预订网站爬取: 代理IP解决反爬机制

预订网站为啥总把你当机器人? 经常爬数据的哥们儿肯定遇到过这种情况:明明自己手动操作,网站却弹验证码甚至封IP。去年我帮旅行社抓机票价格时,同一IP连续访问20次就被拉黑,后来发现很多预订网站都装了&…

预订网站爬取: 代理IP解决反爬机制

预订网站为啥总把你当机器人?

经常爬数据的哥们儿肯定遇到过这种情况:明明自己手动操作,网站却弹验证码甚至封IP。去年我帮旅行社抓机票价格时,同一IP连续访问20次就被拉黑,后来发现很多预订网站都装了”电子门卫”,专门识别高频访问的IP。

有次凌晨三点调试代码,突然发现个规律:网站的反爬机制就像地铁安检,正常乘客(低频访问)直接放行,背着大包小包频繁进出(高频请求)的就会被重点检查。这时候找个”替身”(代理IP)帮咱们过安检就特别重要。

代理IP怎么帮你打掩护?

简单说就是每次访问都换不同”身份证”。比如用ipipgo的代理服务,他们的IP池里有上百万个地址,咱们可以这样操作:


import requests
from itertools import cycle

proxy_pool = cycle(ipipgo.get_proxies())   从ipipgo获取动态IP池

for page in range(1, 50):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        res = requests.get('https://ticket-site.com', 
                         proxies={"http": proxy, "https": proxy})
        print(f"第{page}页抓取成功,使用IP:{proxy}")
    except:
        print("触发反爬,自动切换下一个IP")

这段代码的关键在于循环使用不同IP,就像玩”打地鼠”游戏,每次冒头都用新锤子。ipipgo的IP存活时间控制在15-30分钟,正好匹配多数网站的反爬时间窗。

选代理服务要看哪些门道?

市面上代理服务商多如牛毛,但想绕过预订网站的反爬得注意三点:

指标 达标值 ipipgo表现
IP数量 >100万 350万+动态IP
成功率 >95% 99.2%请求成功
响应速度 <2秒 平均800ms

特别要注意IP的地理分布,之前帮客户抓酒店数据时,用纯北京IP访问三亚的酒店页面,触发反爬的概率比用海南本地IP高40%。ipipgo支持按城市定制出口IP,这个功能相当实用。

实战防封号指南

分享几个血泪教训换来的经验:

  1. 别把鸡蛋放一个篮子:每次访问随机间隔3-8秒,别用固定时间间隔
  2. 真假参半:混入正常浏览器header,别全用Python默认请求头
  3. 及时止损:某个IP连续失败3次就立即弃用

比如这样设置请求头更保险:


headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/{} Safari/537.36".format(
        random.choice(["104.0.5112.102", "105.0.5195.127"])),
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8"
}

常见问题QA

Q:用了代理IP还被封怎么办?
A:检查IP切换频率,建议每5-10次请求换IP。ipipgo后台可以设置自动刷新频率

Q:代理IP速度慢影响效率?
A:选支持并发的服务商,ipipgo最高允许500线程同时工作,记得控制并发数别超过网站承受范围

Q:需要登录的网站怎么处理?
A:同一会话保持用相同出口IP,ipipgo提供”IP绑定”功能,可以固定IP维持登录状态2小时

最后唠叨一句,反爬和反反爬就像猫鼠游戏,关键是要让网站觉得你是正常用户。用好ipipgo这类靠谱代理服务,配合适当的请求策略,基本能搞定90%的预订网站。最近发现他们新上了按请求次数计费的模式,对小规模爬虫特别友好,不用再担心IP用不完浪费了。

本文由ipipgo原创或者整理发布,转载请注明出处。https://www.ipipgo.com/ipdaili/36531.html
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