在数据驱动的时代，Python爬虫成为获取网络信息的重要工具，但网站的反爬机制也日益复杂。掌握以下核心技巧，可显著提升爬虫的稳定性和数据获取效率。
网站通过检查请求头中的User-Agent、Referer等字段判断请求来源。使用requests库时，需构建完整的浏览器请求头，例如：
python
| headers = { | |
|---|---|
| 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', | |
| 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', | |
| 'Referer': 'www.example.com' | |
| } | |
| response = requests.get(url, headers=headers) |
随机更换User-Agent可降低被识别风险，可维护一个包含主流浏览器标识的列表，通过random.choice动态选择。
实战案例：突破某热搜榜单反爬****
某热搜榜单采用IP封禁、动态加载和验证码三重防护。解决方案如下：
1. 代理池轮换：使用100+代理IP，每5次请求更换一次。
2. Selenium渲染：模拟浏览器滚动页面，触发动态数据加载。
3. 验证码处理：当检测到验证码时，调用第三方打码服务自动识别。
4. 请求间隔：每次请求后随机延迟1-5秒。
通过上述技巧组合，可实现95%以上的抓取成功率。但需注意，技术手段应服务于合法目的，避免对目标网站造成负担。
