爬虫ip给数据抓取带来了哪些便利？(如何防止爬虫爬取数据)
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python 爬虫ip被封锁怎么办
1.检查cookies
当出现无法保持登陆状态或者直接无法登陆站点的情况时，可以先去对cookies进行检查，这种情况有可能是cookies出现问题所导致的。
2.检查JavaScript
当站点页面缺少信息或出现空白时，可以去检查网站创建页面的JavaScript。
3.更换IP地址
如果出现403forbidden或者页面无法打开的问题，那么就很有可能是IP已经被站点服务器所封禁，遇到这种情况就需要更换自己的IP地址，目前来说最为方便的就是使用代理IP，例如IPIDEA，可以随时更换新的IP地址来确保爬虫的工作效率。
如何解决爬虫ip被封的问题
如果爬虫没有大量IP来做，肯定是无法进行下去的，一般爬虫代理ip方式大概有以下几类。
重启路由器或光猫，每一次路由器重启，如果IP是公网的就会发生改变，如果是静态IP，就需要重启光猫才会变动公网IP。但这个方法耗时久，步骤麻烦，效率低，不适合公司的需求。
ADSL拨号也就是我们常说的拨号VPS，拨一次号可以换一次IP，相对来说比较稳定，自己控制拨号时间，爬取一次货几次拨号一次的话，这样效率比较低。
自建代理IP，一批拨号VPS服务器，利用squid+stunnel搭建一台HTTP高匿代理服务器，proxy也可以搭建。自建代理比较稳定，只有自己使用，效果也比较好。不过这个需要一定技术要求，不适合新手小白。
在浏览器设置动态IP。根据浏览器设置动态IP代理，通过变动电脑浏览器更改IP，用于浏览其他的网页。但是对于需要经常更换IP需求者，还是没有这么方便的。
使用http这种方法便捷而且IP资源的质量也比较好，比如IPIDEA覆盖全球240+地区ip，并稳定，能够满足大量的需求，安全性也可以得到保障。
爬虫因为ip地址被封了怎么办
使用代理ip可以解决ip被封的问题，但是使用代理ip也被封的危险，以下就是可能被限制的原因、
一、非高匿代理IP
非高匿代理IP是指透明代理IP和普匿代理IP，透明代理IP会暴露本机真实IP，普匿代理IP会暴露正在使用代理IP，这两者都是会暴露，非常容易被限制，唯有高匿代理IP才是爬虫代理IP的最好的选择。
二、代理IP一手率较低
代理IP池用的人越多，一手率就越低，就可能会出现这样的情况：同一个代理IP，有很多人用来访问同一个网站，这种就非常容易被限制,因此使用纯净率高的代理至关重要。
三、请求频率过高
爬虫任务通常比较大，为了按时完成任务，单位时间内的请求频率过高，会给目标网站服务器带来巨大的压力，非常容易被限制。
四、有规律地请求
有些爬虫程序没有考虑到这一点，每个请求花费的时间都是一样的，非常的有规律，这种也很容易被限制，聪明的人通常都是会在请求完成后进行随机时间休眠。
以上就是使用代理ip被限制的原因，避免这些问题的发生就会减少ip被限制。
python爬虫ip被封怎么办,求解
简单来讲，你通过代码向服务器发送的请求与浏览器向服务器发送的请求不一样，所以你可以通过浏览器获取数据，但是无法通过代码。
首先建议你打开浏览器的开发者工具，推荐使用Chrome浏览器。选中Network一栏之后重新通过浏览器向服务器发送一次请求，然后，你就可以看到你刚才通过浏览器访问服务器资源的流程和数据流向。其中，数据流向包括：
浏览器向服务器发送的请求头
浏览器向服务器发送的请求体
（可能）服务器向浏览器发送的重定向地址及浏览器重新向新的地址发送请求
服务器返回的响应头
服务器返回的响应体
---
你面临的问题很可能是在模拟浏览器发送请求这一步（1、2）。检查代码，修复之。
至于解决方案，既然你可以通过浏览器访问，说明你的IP并没有被服务器禁封，加上你提到用了requests库，我猜测你通过requests.Session()来获取了一个对象或者指定了headers中的Cookie字段来发送请求。这两种方法，服务器都会认为你的多次请求来自同一个客户端，自然访问过快之后，服务器会向此客户端弹验证码（服务器端通过Session确认某一个用户，客户端通过Cookie[中的某一条]告诉服务器自己是某Session对应的用户）。
所以，你可以尝试切换一个新的requests.Session()对象来发送请求。更甚之，你可以通过代理IP，使用代理IP需要注意的是，最好选择高匿的IP，并在使用前校验有效性。通过requests使用代理：
import requestsproxies={
"http":"",
"https":"",
}
requests.get("", proxies=proxies)
python 爬虫 ip池怎么做
我们先来了解下Python中高层次的数据结构,动态类型和动态绑定,使得它非常适合于快速应用开发,也适合于作为胶水语言连接已有的软件部件。用Python搭建一个可用的代理IP池其实并不难的。下面我们来看看搭建一个可用的代理IP池的代码，可以分为以下的模块：
1、ProxyGetter，代理获取的相关代码，可以抓取网站上的免费代理，经测试每天更新的可用代理只有六七十个，当然也支持自己扩展代理接口。
2、Api，api接口相关代码，目前api是由Flask实现，代码也非常简单。客户端请求传给Flask，Flask调用ProxyManager中的实现，包括get/delete/refresh/get_all。
3、Util，存放一些公共的模块方法或函数，包含GetConfig:读取配置文件config.ini的类，ConfigParse:集成重写ConfigParser的类，使其对大小写敏感，Singleton:实现单例，LazyProperty:实现类属性惰性计算。
4、DB，数据库相关代码，目前数据库是采用SSDB。代码用工厂模式实现，方便日后扩展其他类型数据库。
5、Schedule，定时任务相关代码，现在只是实现定时去刷新代码，并验证可用代理，采用多进程方式。
6、Manager，get/delete/refresh/get_all等接口的具体实现类，目前代理池只负责管理proxy，日后可能会有更多功能，比如代理和爬虫的绑定，代理和账号的绑定等等。
7、其他文件，配置文件:Config.ini,数据库配置和代理获取接口配置，可以在GetFreeProxy中添加新的代理获取方法，并在Config.ini中注册即可使用。大家平常搭建一个可用的代理IP池也是按照这些的方法吗？如果不是，也可以参考下的。如果想快捷方便有效可以使用http，IPIDEA全球http每日9000w的IP量包含全球240＋地区的ip，足以符合需求量大的标准。
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