以下是Python爬虫实战中的关键技巧总结，结合高频需求和主流技术栈整理为两大方向：

一、基础实战技巧

1. 高效请求与伪装策略

? 使用requests.Session()保持会话状态，自动管理Cookies（如登录态维持）设置User-Agent伪装浏览器，避免触发反爬机制，示例：

? 添加代理IP池应对IP封禁：

2. 页面解析与数据提取

? 静态页面：优先用lxml（速度快）或BeautifulSoup（容错强）解析HTML，结合XPath或CSS选择器定位元素。

? 动态页面：使用selenium模拟浏览器操作（如点击、滚动），抓取JavaScript渲染后的内容。

? JSON数据：直接调用response.json() 解析API返回的JSON格式数据。

3. 反反爬虫应对

? 添加随机请求间隔（如time.sleep(random.uniform(1,3)) ）模拟人类操作。

? 处理验证码：第三方OCR服务（如云打码平台）或机器学习模型（适合简单字符型验证码）。

4. 数据存储优化

? 小规模数据：直接写入CSV（csv模块）或文本文件。

? 结构化存储：使用SQLite或MySQL持久化，结合pandas进行数据清洗。

二、进阶实战技巧

1. 并发与性能提升

? 多线程/异步请求：通过concurrent.futures 或aiohttp加速批量请求（适用于I/O密集型任务）。

? 数据压缩：在请求头中添加Accept-Encoding: gzip，减少传输数据量1。

2. 动态内容与高级反爬

? 破解加密参数：分析前端JS代码获取加密逻辑（如抖音_signature参数）。

? 使用无头浏览器（Headless Chrome）配合Pyppeteer处理复杂交互。

3. 数据缓存与复用

? 本地缓存：对已爬取页面生成哈希键值，避免重复下载。

? Redis缓存：存储代理IP池或高频访问数据。

4. 合法合规与风险规避

? 遵守robots.txt 协议，控制爬取频率（如非高峰时段抓取）。

? 避免爬取敏感数据（如个人隐私），防止法律风险。

工具与资源推荐

? 案例参考：GitHub开源项目如《笔趣看》小说爬虫、抖音无水印下载器。

? 调试工具：Chrome开发者工具（Network/XPath定位）、Postman测试API。

完整实战代码和工具链可参考来源。

文章内容，仅供参考！