Python反爬虫策略的核心目标是识别并阻止自动化爬虫程序对网站的异常访问，保护数据安全和服务器资源。 常见的反爬手段包括 User-Agent检测、IP封禁、验证码验证、动态内容加载 等，通过技术组合可有效区分人类用户与爬虫行为。
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User-Agent检测与伪装
服务器通过检查HTTP请求头中的User-Agent字段识别爬虫。应对方法是 动态修改User-Agent，使用如fake_useragent库模拟主流浏览器标识，使请求更像真实用户行为。 -
IP限制与代理池
高频请求会触发IP封禁。解决方案是 使用代理IP池轮换请求源，例如通过免费或付费代理服务（如Luminati）隐藏真实IP，降低封禁风险。 -
验证码拦截
图形或滑动验证码用于验证人类操作。爬虫可通过 OCR技术（如Tesseract）自动识别简单验证码，或借助第三方打码平台处理复杂验证。 -
动态内容反爬
JavaScript渲染的页面需执行脚本才能获取数据。工具如 Selenium或Pyppeteer可模拟浏览器环境，完整加载动态内容并提取数据。 -
请求频率控制
短时间高并发请求易触发反爬机制。设置随机延迟（如time.sleep） 模拟人类操作间隔，或采用分布式爬虫分摊请求压力。 -
Headers完整性检查
服务器可能验证Referer、Cookies等字段。需 补全请求头信息，例如添加合法Referer或维持会话Cookies，避免因缺失关键字段被拦截。 -
数据加密与混淆
部分网站对接口参数或返回数据加密。逆向分析JavaScript逻辑 或使用execjs执行解密算法，可还原原始数据。
合理使用反爬策略需平衡技术效果与法律合规性，遵守robots.txt协议并避免对目标网站造成负担。爬虫开发者应持续关注反爬技术演变，动态调整应对方案。