Python爬虫实战：八种易犯问题及应对技巧
在编写Python爬虫时，确实会遇到一些常见问题。以下是我为你整理的八种易犯问题以及相应的应对技巧：
请求频率过高：会被网站封IP。应对：设置合理的请求间隔（如使用线程池或者定时任务）。
反爬机制较强：网站可能通过检测User-Agent、JavaScript、验证码等手段来限制爬虫。应对：学习和理解目标网站的反爬策略，尝试模拟真实用户行为（如更换User-Agent、使用代理IP等）。
代码逻辑复杂或难以维护：长年累月编写爬虫，代码容易出现混乱、冗余等问题。应对：编写清晰、简洁的代码，并注重模块化设计，方便后期维护和扩展。
数据存储和处理问题：爬取的数据需要妥善存储，同时处理数据可能存在复杂性。应对：根据数据量和特性选择合适的数据存储方式（如文件、数据库等），同时考虑使用Python内置库或第三方库进行高效数据处理。
法律合规问题：在某些国家和地区，对于网络爬虫的使用可能会有严格的法律规定。应对：了解目标地区的法律法规，确保爬虫行为符合当地规定，避免法律风险。
持续维护和更新问题：随着网站结构、反爬策略的变化，需要定期对爬虫进行维护和更新。应对：建立一套完善的爬虫维护和更新机制，包括版本控制、代码审查等环节，保证爬虫的稳定性和适应性。
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