在大数据、数据分析与业务自动化场景中，数据采集是基础环节，但实际落地时常会遇到各类阻碍。下面总结几类高频问题及通用解决方案，兼顾稳定性与合规性，适合日常开发与运维参考。
IP 封禁与访问受限是最常见问题。网站为防止恶意爬取，会对同一 IP 高频请求进行限制，出现 403、503 或验证码。解决方案是使用代理 IP 池，通过动态轮换 IP 分散请求来源，同时控制并发量，避免单 IP 短时间内大量访问。优先选择高可用、低重复率的住宅代理或机房代理，结合失效 IP 自动剔除机制，提升采集连续性。
请求频繁与接口限流同样影响采集效率。很多站点对 QPS、访问频率有明确阈值，超出就会限流。应对方式是合理设置延时与重试策略，采用指数退避重试，避免暴力请求。同时拆分任务，分布式多节点采集，降低单点压力。对于接口类采集，可按官方限流规则调整频率，必要时申请开放 API，从源头减少限制。
动态页面与反爬机制是前端采集难点。如今大量网站采用 JavaScript 渲染、AJAX 异步加载，传统爬虫无法获取数据。可使用Selenium、Playwright等模拟浏览器工具，或抓包分析真实接口，直接请求后端数据。针对 UA 校验、Cookie 验证、签名加密等反爬手段，规范请求头信息，模拟真实用户行为，避免被识别为爬虫。
数据质量问题也不容忽视。采集结果常出现乱码、缺失、格式不统一、重复数据。解决方案是统一编码格式，做好字段清洗与去重，对关键数据增加校验规则。使用异常捕获与断点续爬，保证数据完整性，对非结构化数据做结构化提取，提升后续分析可用性。
最后必须强调合规与道德底线。采集前查看网站robots.txt协议，尊重版权与隐私，不爬取敏感信息、不干扰正常服务。合法合规采集，既能降低风险，也能让采集任务长期稳定运行。
