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爬取方案
kookeey
但获取的页面多了，问题也接踵而至：限速、403、跳验证码、封IP。对大多数用Python写脚本的同学来说，这成了采集过程中的一大痛点。
为了让请求更接近人类行为，我们开始优化请求逻辑、设置 Header、调整访问频率……
结果：还是触发风控。
为什么？
我们先搞清楚一件事：平台到底是怎么判断你是不是“脚本”？
无非就是这几点：请求间隔、访问节奏、指纹特征，最关键的——你从哪里发出来的？（出口IP）
你再像人的请求逻辑，一旦出口IP是共享的、历史行为复杂的、归属错乱的，平台依然能直接拒绝。所以我们搭建系统时，一定是代理IP和请求逻辑配合搭建，两者缺一不可。
什么样的代理IP才适合爬虫任务
✅选代理IP最关键的是——它能帮你“模仿真用户行为”
获取多个页面数据下面这几个要素是核心依据：
🔹 节点归属明确
抓美区平台内容，出口IP也要显示为“美国本地用户”，否则哪怕你逻辑再像人，平台也会觉得你是“跨区异常访问”。
🔹 协议灵活支持
HTTP协议适合大多数网页行为，SOCKS5在一些接口抓取中稳定性更高；
🔹 冷静期机制
有些无良商家会把“刚被爬烂”的IP又卖出去，导致新用户一接手就被风控，所以有一定的冷静期能进一步避免风控；
🔹 选择独享
共享IP最大的问题是多人同时用一个出口，平台一旦看到“同一个IP干着三种事”，就容易把所有行为都标记为异常，所以选独享IP是必要的！
【实战爬取】一套Python代码方案
1、进入kookeey官网购买IP线路信息；
2、通过Python配置kookeey代理；
打开kookeey IP代理平台，假如端口是 http://gate.kookeey.io:15959，账号: kookeey，密码: 12345678；
import urllib.request;proxy = urllib.request.ProxyHandler({'https': 'http://kookeey:12345678 @gate.kookeey.io:15959'})opener = urllib.request.build_opener(proxy)urllib.request.install_opener(opener)content = urllib.request.urlopen('https://lumtest.com/myip.json').read();print(content)
3、优化逻辑，使行为更像“真用户”；
def_get_random_headers(self) -> Dict[str, str]:return {"User-Agent": random.choice(self.user_agents),"Referer": self.base_url,"DNT": "1"}
这段代码每次访问都会随机生成一个浏览器身份和来源页面，模拟正常跳转行为，避免被识别为爬虫。
4、将代理配置挂载到爬虫会话中；
self.session.proxies.update({"http": "http://kookeey:12345678@gate.kookeey.io:15959","https": "http://kookeey:12345678@gate.kookeey.io:15959"})
这样就能确保每一条请求，不但看起来像“用户”，而且“来自一个可信的出口”。
5、设置访问参数，增加稳定性；
设置缓存路径、访问间隔、最大抓取页数：
crawler = ElegantCrawler(base_url="https://example.com",max_pages=100,delay=2.0,cache_dir=".cache")data = crawler.crawl()print(f"Crawled {len(data)} pages")
如此一来，我们的整个系统就能从根本上避免风控问题，让每一步都更像真实用户。
以上就是今天的全部内容，各位还遇到什么问题欢迎在评论区留言~
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