Python爬虫有哪些实用技巧?

说到Python爬虫的实用技巧，我最近在做一个影视资源监控项目时真是深有体会。最开始写爬虫总是一股脑儿直接请求，结果不是被反爬就是IP被封，后来慢慢摸索出一些门道。比如在抓取HBO Max这类海外资源站时，最重要的就是模拟真实用户行为——这可不是简单地加个User-Agent就完事的。

动态内容处理的实战技巧

现在很多网站都用JavaScript渲染内容，直接用requests根本拿不到数据。这时候就得请出Selenium或者Playwright这样的浏览器自动化工具了。不过说实话，这些工具虽然强大，但资源消耗也大。我后来发现个折中的办法：先分析网络请求，找到真正的数据接口。比如某个视频网站，表面上看起来内容都是JS渲染的，但实际上通过抓包发现它有个隐藏的JSON接口，直接请求这个接口就能拿到结构化数据，比解析HTML省事多了。

IP代理池的搭建与维护

做爬虫最头疼的就是IP被封。我现在自己搭建了个代理池，混合使用了付费代理和免费代理。免费代理虽然不稳定，但用来做低频检测还是可以的。关键是要实现自动检测机制，定期测试代理的可用性和速度。有次我爬某个论坛，因为没设置代理轮换，同一个IP连续请求了200多次，结果直接被封了24小时——那个项目的deadline可就悬了啊！

反爬虫规避的细节处理

现在的反爬虫系统越来越智能了，除了检测IP频率，还会分析鼠标移动轨迹、点击模式甚至浏览器指纹。我有次爬一个电商网站，明明已经用了代理和随机延时，还是被识别出来了。后来才发现问题出在HTTP头上——我所有请求的Accept-Encoding都是gzip，这太规律了。现在我的爬虫都会随机生成HTTP头，甚至模拟不同的TLS指纹，这才稳定下来。

说到底，写爬虫就像是在和技术团队斗智斗勇。有时候觉得自己的爬虫已经天衣无缝了，结果对方一个简单的CSS隐藏字段或者鼠标轨迹检测就能让辛苦写的解析逻辑报废。所以我现在养成了习惯，每次写新爬虫前都先用浏览器开发者工具仔细分析网络请求和页面结构，这能省去后面很多调试时间。毕竟，与其花时间修修补补，不如一开始就把基础打牢。