在实际应用中，仅靠上述基础代码可能无法完全应对1688平台的反爬措施。1688作为一个大型电商平台，通常会采取多种反爬手段，如限制请求频率、识别爬虫特征、设置验证码等。为了应对这些反爬措施，需要在代码中加入更复杂的逻辑和策略。以下是一些改进方法和策略：
一、应对反爬措施的改进方法
（一）合理设置请求频率
避免过高的请求频率导致对方服务器压力过大，甚至被封禁IP。可以通过设置随机的请求间隔来模拟真实用户的访问行为。
import time
import randomdef fetch_data(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)return response.texturls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]
for url in urls:data = fetch_data(url)print(data)time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机请求间隔（二）使用代理IP
使用代理IP可以分散请求来源，避免因单一IP频繁访问而被封禁。可以通过代理服务提供商获取动态代理IP，并在爬虫中使用。
import requestsdef fetch_data(url, proxy=None):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}proxies = {'http': proxy,'https': proxy}response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)return response.textproxy_list = ["http://proxy1.example.com:8080", "http://proxy2.example.com:8080"]
urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]
for url in urls:proxy = random.choice(proxy_list)data = fetch_data(url, proxy)print(data)time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机请求间隔（三）模拟正常用户行为
通过模拟真实用户的浏览行为，如随机点击、滚动页面等，可以降低被识别为爬虫的风险。可以使用Selenium库来模拟浏览器行为。
from selenium import webdriver
import time
import randomoptions = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless") # 无头模式
driver = webdriver.Chrome(options=options)urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]
for url in urls:driver.get(url)time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机等待时间html = driver.page_sourceprint(html)
driver.quit()（四）处理验证码
如果遇到验证码，可以手动解决或使用验证码识别服务。对于简单的验证码，可以使用Tesseract等OCR工具进行识别。
from PIL import Image
import pytesseractdef solve_captcha(image_path):image = Image.open(image_path)captcha_text = pytesseract.image_to_string(image)return captcha_textcaptcha_image_path = "captcha.png"
captcha_text = solve_captcha(captcha_image_path)
print("Captcha Text:", captcha_text)（五）动态调整请求频率
根据目标网站的响应状态动态调整请求频率。如果响应状态码为429（Too Many Requests），则增加请求间隔。
import requests
import timedef fetch_data(url):headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)if response.status_code == 200:return response.textelif response.status_code == 429:print("Too Many Requests, reducing request frequency")time.sleep(5) # 增加请求间隔return fetch_data(url) # 递归调用，再次尝试else:print(f"Request failed with status code: {response.status_code}")return Noneurls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"]
for url in urls:data = fetch_data(url)if data:print(data)time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 随机请求间隔二、总结
通过上述改进方法，可以有效应对1688平台的反爬措施。合理设置请求频率、使用代理IP、模拟正常用户行为、处理验证码和动态调整请求频率等策略，可以显著提高爬虫的稳定性和效率。希望这些方法能帮助你在爬虫开发中更好地应对各种挑战，确保爬虫程序的高效、稳定运行。