摘要：本文分享10个实用的Python爬虫技巧，包括请求伪装、异步处理、反反爬策略等，助你快速提升爬虫开发能力。

1. 伪装成浏览器：给爬虫穿上"马甲"

就像便衣警察需要伪装一样，我们的爬虫也需要打扮成普通浏览器的模样。最简单的方式是设置User-Agent：

python
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)

进阶技巧是使用fake_useragent库动态生成随机的User-Agent：

python
from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}

2. 会话保持：让爬虫记住"你是谁"

就像去咖啡店办会员卡一样，我们可以使用Session对象保持会话：

python
session = requests.Session()
session.get(login_url)  
先登录
session.get(target_url) 
保持登录状态访问目标页面

3. 异步请求：让爬虫学会"分身术"

当需要抓取大量页面时，同步请求就像一个人排队买奶茶。使用aiohttp实现异步请求，相当于开了10个窗口同时卖奶茶：

python
import aiohttp
import asyncio


async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

urls = ['url1', 'url2', 'url3']
tasks = [fetch(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)

4. IP代理池：给爬虫准备多个"假身份证"

频繁用同一个IP访问就像用同一张脸反复进出银行——很快会被认出来。解决方案是使用代理IP：

python
proxies = {
    'http': 'http://123.45.67.89:8080',
    'https': 'https://123.45.67.89:8080'
}
requests.get(url, proxies=proxies)

推荐使用付费代理服务或自建代理池，免费代理可用性通常较差。

5. Selenium自动化：当普通爬虫遇到JavaScript墙

有些网站像装了防弹玻璃，普通请求无法获取内容。这时需要Selenium这样的"破窗器"：

python
from selenium import webdriver


driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
content = driver.page_source
driver.quit()

记得设置无头模式(headless)让浏览器在后台运行。

6. XPath与CSS选择器：数据提取的"瑞士军刀"

解析HTML就像在垃圾场找宝藏，XPath和CSS选择器就是我们的金属探测器：

python
XPath示例
from lxml import etree
tree = etree.HTML(html)
title = tree.xpath('//h1[@class="title"]/text()')


CSS选择器示例（BeautifulSoup）
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
price = soup.select('div.price > span.current')[0].text

7. API逆向工程：直捣黄龙的捷径

很多网站的数据其实来自API接口，找到它就像发现了后门钥匙：

1. Chrome开发者工具 → Network → XHR 2.查找返回JSON数据的请求 3.分析请求参数和加密方式

直接调用API比解析HTML高效得多！

8. Scrapy框架：专业级爬虫的"流水线工厂"

对于大型项目，Scrapy框架提供了完整的解决方案：

- Item定义数据结构

• Spider编写抓取逻辑
• Pipeline处理存储
• Middleware实现扩展功能

安装命令：

pip install scrapy

创建项目：

scrapy startproject myproject

9. Robots.txt与道德规范：做个有原则的"数字矿工"

合法的网络挖矿也要遵守规则。检查网站的robots.txt：

https://example.com/robots.txt

遵守以下原则： 1️⃣ 控制请求频率 2️⃣ 尊重版权声明 3️⃣ 不抓取敏感数据 4️⃣ 提供联系方式

10.Captcha破解：与验证码斗智斗勇

遇到验证码就像遇到了门卫，我们有多种应对方案：

- OCR识别简单验证码（pytesseract）

• API平台人工打码（如超级鹰）
• Cookie绕过（先手动登录获取cookie）

示例代码：

python
import pytesseract
from PIL import Image


image = Image.open('captcha.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print(text)

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总结 Python爬虫开发既是一门技术也是一门艺术。从基础的请求伪装到复杂的反反爬策略，从简单的数据提取到分布式架构设计，每个环节都需要不断学习和实践。记住要合法合规地使用这些技术，它们应该用于促进信息流通而非破坏网络生态。希望这10个技巧能帮助你构建更强大、更智能的网络采集程序！