大家好，我是你们的老朋友老邓，今天跟大家分享几个我在中用到的技巧，让你轻松所需数据！
技巧一：随机暂停，迷惑反爬机制
高频率访问容易被网站识别为，所以我们要学会“劳逸结合”！使用 time.sleep() 函数，加上随机时间，让更像人类访问。
import time import random # 随机睡眠 0 到 5 秒 time.sleep(random.random() * 5)
技巧二： 伪装身份，User-Agent大法好
每个浏览器访问网站时都会带上 User-Agent 信息，我们可以使用 fake_useragent 库生成随机 User-Agent，伪装成浏览器访问。
from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} # 将 headers 添加到请求中 response = requests.get(url, headers=headers)
技巧三： 浏览器插件，事半功倍
一些浏览器插件可以帮助我们快速分析网页结构，查看请求信息，例如：
- Chrome 浏览器： 开发者工具 (F12)
- Firefox 浏览器：Firebug 插件
技巧四：pprint 模块，格式化输出更清晰
使用 pprint 模块可以美化打印内容，让爬取到的数据结构更清晰易懂。
from pprint import pprint data = {'name': 'Alice', 'age': 18, 'hobbies': ['reading', 'coding']} pprint(data)
技巧五： 解析利器，lxml 和 BeautifulSoup
- lxml: C语言编写，速度快，支持XPath，适合处理大型数据。
- BeautifulSoup: Python编写，简单易用，适合处理结构简单的网页。
技巧六： 代理IP，突破访问限制
有些网站会限制IP访问频率，使用代理IP可以绕过限制，继续爬取数据。
proxies = { 'http': 'http://your_proxy_ip:port', 'https': 'https://your_proxy_ip:port', } response = requests.get(url, proxies=proxies)
技巧七：OCR识别，攻克验证码难关
对于简单的验证码，可以使用 OCR 技术进行识别，例如 tesserocr 库。
from PIL import Image import tesserocr img = Image.open("captcha.png") code = tesserocr.image_to_text(img)
技巧八：Headers 设置，模拟真实请求
除了 User-Agent，还可以设置 Referer、Cookie 等 Headers 信息，使请求更加真实。
headers = { 'User-Agent': '...', 'Referer': '...', 'Cookie': '...', }
总结：技巧层出不穷，掌握这些技巧，可以帮助你更轻松地获取数据。但请记住，行为要合法合规，尊重网站 robots 协议，不要滥用技术！
