117笔记问答为了避免在Python爬虫中过度抓取，可以采取以下策略：
- 限制请求速率：通过设置延迟（例如每次请求之间的时间间隔），可以降低服务器负载并避免触发反爬机制。可以使用
time.sleep()函数实现延迟。
import time time.sleep(5) # 每次请求之间等待5秒
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使用代理IP：通过使用代理IP，可以隐藏爬虫的真实IP地址，降低被封禁的风险。可以使用免费或付费的代理IP服务。
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设置User-Agent：为了模拟正常用户的浏览行为，可以在请求头中设置不同的User-Agent，使爬虫看起来更像是一个正常的浏览器。
import requests
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)
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遵守robots.txt协议：尊重网站的robots.txt文件，遵循其规定的爬取规则，避免访问禁止爬取的页面。
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分布式爬虫：如果需要抓取大量数据，可以考虑使用分布式爬虫，将爬虫任务分配到多台服务器上执行，降低单个服务器的负载。
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错误处理和重试机制：在爬虫过程中，可能会遇到网络错误、服务器错误等问题。为了提高爬虫的稳定性，可以实现错误处理和重试机制。
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动态内容获取：对于动态生成的网页内容，可以使用Selenium、PhantomJS等工具模拟浏览器行为，获取数据。
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缓存和去重：为了避免重复抓取相同的资源，可以使用缓存机制存储已抓取的数据，同时使用去重算法（如哈希算法）检查已抓取的URL，避免重复抓取。
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监控和调整：定期监控爬虫的运行状态，如请求速率、响应时间等，根据实际情况调整爬虫策略，确保爬虫的稳定运行。