Python在云计算方面有很大的优势，与c++一起在腾讯云有诸多应用。 在公有云中使用 Python 的诸多优势： 与 Linux 系统天然贴合，系统编程 API 与 glibcc 保持一致，以前的工具箱仍然适用。 是能够运行的伪代码，开发效率得到极大提升。 容易与 C/C++交互，使用 ctypes 可以很方便地调用 C 代码。 更容易保持项目的整洁。 基于这些考虑，腾讯云开始慢慢尝试引入 Python。首先就是改造接入层，使用 Flask + uWSGI + Nginx 改造了旧的 CGI 接口，使得开发工作更加简单，接口更加现代化。 [图片] [图片] [图片] 另外，腾讯云还将 Python 用于系统编程，开发了公有云上的宿主机包管理工具。据说这个工具上线几年来运行都没有出什么问题。一般开发者很少有将 Python 用于系统编程的，腾讯云之所以选择 Python，是由于其标准库与 POSIX 规范天然贴合，具备优秀的文本处理和分析能力，而且还有完备的网络功能等原因。 [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片] [图片]

设置Django开发环境 开发环境是在本地计算机上安装Django，您可以在将Django应用程序部署到生产环境之前用它们进行开发和测试。Django本身提供的主要工具是一组用于创建和使用Django项目的Python脚本，以及一个可用于测试本地（即在您的计算机上，而不是在外部Web服务器上）的简单开发 Web服务器。 您可以按照腾讯云实验室给出的搭建 Python 的 Django 环境进行分步操作，本指南不再进行赘述。 创建网站 我们将介绍如何创建网站的基本框架，然后您可以对其进行设置，路径选择，模型搭建，视图和模板填充。 创建项目 首先打开命令提示符/终端，确保您在虚拟环境中，导航 到您要存储Django应用程序的位置，并为您的新网站创建一个文件夹（举例：django_projects）。然后使用cd命令进入该文件夹： mkdir django_projects cd django_projects 使用django-admin startproject 命令创建新项目locallibrary（您也可以使用其他命名），然后导航到该文件夹。 django-admin startproject locallibrary cd locallibrary django-admin工具创建文件夹/文件结构，如下所示： locallibrary/ manage.py locallibrary/ __init__.py settings.py urls.py wsgi.py 我们当前的工作目录应如下所示： ../django_projects/locallibrary/ 该locallibrary项目的子文件夹是网站的入口点： init.py是一个空文件，指示Python将此目录视为Python包。 settings.py包含所有的网站设置。这是我们注册我们创建的任何应用程序，静态文件的位置，数据库配置详细信息等的地方。 urls.py定义站点URL到视图的映射。虽然这可能包含所有 url映射代码，但更常见的是将某些映射委托给特定应用程序，稍后您将看到。 wsgi.py 用于帮助您的Django应用程序与Web服务器通信。您可以将其视为样板。 该manage.py脚本用于创建应用程序，与数据库的工作，并开始开发网络服务器。 创建目录应用程序 接下来，运行以下命令来创建将存在于我们的localibrary项目中的目录应用程序（这必须与项目的manage.py在同一文件夹中运行）： python3 manage.py startapp catalog 该工具将创建一个新文件夹，并使用文件填充该应用程序的不同部分（下面以粗体显示）。大多数的文件会以其目的来进行有效地命名（例如，意见应存放在views.py，模型存在models.py，测试存在tests.py，管理站点配置是 admin.py，申请注册是apps.py），并含有一些用于处理相关对象的最小样板代码。 更新的项目目录现在应如下所示： locallibrary/ manage.py locallibrary/ catalog/ admin.py apps.py models.py tests.py views.py __init__.py migrations/ 另外我们现在有： 一个迁移的文件夹，用来存放“迁移” -文件允许你修改你的模型自动更新数据库。 init.py - 这里创建的空文件，以便Django / Python将该文件夹识别为Python包， 并允许您在项目的其他部分中使用其对象。 注册目录应用程序 既然已经创建了应用程序，我们必须将它注册到项目中，以便在运行任何工具时将其包含在内（例如，将模型添加到数据库中）。通过将应用程序添加到INSTALLED_APPS项目设置中的列表来注册应用程序 。 打开项目设置文件django_projects / locallibrary / locallibrary / settings.py并找到INSTALLED_APPS 列表的定义。然后在列表末尾添加一个新行，如下面的注释所示。 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', 'catalog.apps.CatalogConfig', //添加此行 ] 新行指定在 创建应用程序时CatalogConfig在/locallibrary/catalog/apps.py中为您生成的应用程序配置对象（）。 指定数据库 这也是您通常指定要用于项目的数据库的点 - 在可能的情况下使用相同的数据库进行开发和生产是有意义的，以避免一些细微的差别。您可以在数据库（Django文档）中找到有关不同选项的信息。 我们将在这个例子中使用SQLite数据库，因为我们不希望在演示数据库上需要大量的并发访问，而且因为它不需要额外的设置！您可以在settings.py中查看此数据库的配置方式（下面还包含更多信息）： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), } } 因为我们使用的是SQLite，所以我们不需要在此处进行任何进一步的设置。 其他项目设置 settings.py文件也用于配置其他一些设置，但在这一点上，你可能只是想改变TIME_ZONE -这应该是与标准时区信息数据库时区列表相等的字符串（在TZ列在表中包含您想要的值）。将您的TIME_ZONE值更改为适合您所在时区的其中一个字符串，例如： TIME_ZONE = 'Europe/London' 您应该注意的其他两个设置为： SECRET_KEY。这是一个密钥，用作Django网站安全策略的一部分。如果您不在开发环境中保护此代码，则需要在将其放入生产环境时进行修改。 DEBUG。能够让调试日志显示错误，而不是HTTP状态代码响应。在生产环境下应该设置为False，因为调试信息对攻击者很有用，但是现在我们可以将其设置为True。 连接URL映射器 该网站使用项目文件夹中的URL映射文件（urls.py）创建。虽然您可以使用此文件来管理所有URL映射，但更常见的是将映射推迟到关联的应用程序上 。 打开locallibrary / locallibrary / urls.py 并记下说明文本，该文本解释了使用URL映射器的一些方法。 """locallibrary URL Configuration ​ The `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/2.0/topics/http/urls/ Examples: Function views 1. Add an import: from my_app import views 2. Add a URL to urlpatterns: path('', views.home, name='home') Class-based views 1. Add an import: from other_app.views import Home 2. Add a URL to urlpatterns: path('', Home.as_view(), name='home') Including another URLconf 1. Import the include() function: from django.urls import include, path 2. Add a URL to urlpatterns: path('blog/', include('blog.urls')) """ from django.contrib import admin from django.urls import path ​ urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), ] URL映射通过urlpatterns变量进行管理，该变量是Python 的函数列表path()。每个path() 函数或将URL模式与特定视图相关联，该模式将在模式匹配时显示，或者与另一个URL模式测试代码列表相关联。该urlpatterns 列表最初定义了一个函数，该函数将所有带有admin /admin.site.urls的URL映射到模块，该模块包含Administration应用程序自己的URL映射定义。 将下面的行添加到文件的底部，以便将新的列表项添加到urlpatterns列表中。这个新项目包括将具有path()模式的请求catalog/ 转发到模块catalog.urls（具有相对URL /catalog/urls.py的文件）。 # Use include() to add paths from the catalog application from django.conf.urls import include from django.urls import path ​ urlpatterns += [ path('catalog/', include('catalog.urls')), ] 现在让我们将我们网站的根URL（即127.0.0.1:8000）重定向到URL 127.0.0.1:8000/catalog/; 这是我们将在这个项目中使用的唯一应用程序。为此，我们将使用一个特殊的视图函数（RedirectView），它将第一个参数作为匹配函数中的/catalog/指定的URL模式path()（在本例中为根URL ）重定向到（）的新URL 。 将以下行再次添加到文件的底部： #Add URL maps to redirect the base URL to our application from django.views.generic import RedirectView urlpatterns += [ path('', RedirectView.as_view(url='/catalog/')), ] 将路径函数的第一个参数留空。如果您将第一个参数写为'/'，Django会在您启动开发服务器时给出以下警告： System check identified some issues: ​ WARNINGS: ?: (urls.W002) Your URL pattern '/' has a route beginning with a '/'. Remove this slash as it is unnecessary. If this pattern is targeted in an include(), ensure the include() pattern has a trailing '/'. Django默认不提供CSS，JavaScript和图像等静态文件，但在创建站点时，开发Web服务器可以这样做。作为此URL映射器的最终添加，您可以通过附加以下行在开发期间启用静态文件。 现在将以下最终块添加到文件的底部： # Use static() to add url mapping to serve static files during development (only) from django.conf import settings from django.conf.urls.static import static ​ urlpatterns += static(settings.STATIC_URL, document_root=settings.STATIC_ROOT) 最后一步，在目录文件夹中创建一个名为urls.py的文件，并添加以下文本以定义导入的 urlpatterns。这是我们在构建应用程序时添加模式的地方。 from django.urls import path from catalog import views ​ ​ urlpatterns = [ ​ ] 测试网站框架 此时我们有一个完整的框架项目。该我们将对其进行一些测试。 在我们这样做之前，我们应该首先运行数据库迁移。这会更新我们的数据库，包含我们安装的应用程序中的任何模型（并删除一些构建警告）。 运行数据库迁移 Django使用Object-Relational-Mapper（ORM）将Django代码中的模型定义映射到底层数据库使用的数据结构。当我们更改模型定义时，Django会跟踪更改并创建数据库迁移脚本（在/ locallibrary / catalog / migrations /中），以自动迁移数据库中的基础数据结构以匹配模型。 当我们创建网站时，Django会自动添加一些模型供网站的管理部分使用（我们稍后会详细介绍）。运行以下命令为数据库中的这些模型定义表（确保您位于包含manage.py的目录中）： python3 manage.py makemigrations python3 manage.py migrate 该makemigrations 命令 为项目中安装的所有应用程序创建（但不应用）迁移（您也可以指定应用程序名称以仅为单个项目运行迁移）。这使您有机会在应用这些迁移之前检查这些迁移的代码 - 当您对Django熟悉后，您可以选择略微调整它们！ 该 migrate命令实际上将迁移应用于您的数据库（Django会跟踪哪些已添加到当前数据库）。 运行网站 在开发过程中，您可以先使用开发Web服务器对网站进行测试，然后在本地Web浏览器上进行查看。 通过调用该命令运行开发Web服务器runserver（与manage.py位于同一目录中）： python3 manage.py runserver ​ Performing system checks... ​ System check identified no issues (0 silenced). August 15, 2018 - 16:11:26 Django version 2.1, using settings 'locallibrary.settings' Starting development server at http://127.0.0.1:8000/ Quit the server with CTRL-BREAK. 服务器运行后，您可以通过导航到http://127.0.0.1:8000/本地Web浏览器来查看该站点。您应该看到一个如下所示的站点错误页面： 📷 别担心！这个错误页面是正常的，因为我们没有在catalogs.urls模块中定义任何页面/网址（我们在获取网站根目录的URL时将其重定向到）。 此时我们知道Django正在工作！

如果是使用Kafka构建，那么就先看一下运行和监控分析模型的参考架构： 这种架构的本质在于它使用Kafka作为收集特征数据的各种数据源，模型合适的模型构建环境以及服务预测的生产应用程序之间的中介。 功能数据从托管它的各种应用程序和数据库中拉入Kafka。此数据用于构建模型。这个环境将根据团队的技能和首选工具集而有所不同。模型构建可以是数据仓库，像Spark或Hadoop这样的大型数据环境，也可以是运行python脚本的简单服务器。该模型可以发布，其中获得相同模型参数的生产应用程序可以将其应用于传入的示例（可能使用Kafka Streams帮助索引功能数据以便按需使用）。生产应用程序可以从卡夫卡接收数据作为管道，或者甚至是Kafka Streams应用程序本身。参见下图： 1.png 卡夫卡成为ML架构中的中枢神经系统，用于饲养，建立，应用和监控分析模型。这确实有很大的好处： • 数据流水线简化 • 构建分析模块与维护模块脱钩 • 根据需要实时或批量使用 • 分析模型可以部署在性能，可扩展性和关键任务环境中 除了利用Kafka作为可扩展的分布式消息传递代理，还可以添加Kafka生态系统的可选开源组件，如Kafka Connect，Kafka Streams，Confluent REST Proxy，Confluent Schema Registry或KSQL，而不是依靠Kafka生产者和消费者蜜蜂。参见下图： 2.png

linux运维中通常喜欢使用shell脚本，但shell脚本是一步步执行结果，没有对整个代码的预判，对于中间运行出错后很难处理。所以python就闯入运维人员的眼中。 python中有很多module对于运维人员很友好的。 最基本的有os模块，无论是监控cpu使用情况： #!/magedu/bin/python import os def getAllitems(host, oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid + '|grep Raw|grep Cpu|grep -v Kernel').read().split('\n')[:-1] return sn1 def getDate(host): items = getAllitems(host, '.1.3.6.1.4.1.2021.11') date = [] rate = [] cpu_total = 0 #us = us+ni, sy = sy + irq + sirq for item in items: float_item = float(item.split(' ')[3]) cpu_total += float_item if item == items[0]: date.append(float(item.split(' ')[3]) + float(items[1].split(' ')[3])) elif item == item[2]: date.append(float(item.split(' ')[3] + items[5].split(' ')[3] + items[6].split(' ')[3])) else: date.append(float_item) #calculate cpu usage percentage for item in date: rate.append((item/cpu_total)*100) mean = ['%us','%ni','%sy','%id','%wa','%cpu_irq','%cpu_sIRQ'] #calculate cpu usage percentage result = map(None,rate,mean) return result 代码来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27903397 还是网卡流量监测： #!/magedu/bin/python import re import os #get SNMP-MIB2 of the devices def getAllitems(host,oid): sn1 = os.popen('snmpwalk -v 2c -c public ' + host + ' ' + oid).read().split('\n')[:-1] return sn1 #get network device def getDevices(host): device_mib = getAllitems(host,'RFC1213-MIB::ifDescr') device_list = [] for item in device_mib: if re.search('eth',item): device_list.append(item.split(':')[3].strip()) return device_list #get network date def getDate(host,oid): date_mib = getAllitems(host,oid)[1:] date = [] for item in date_mib: byte = float(item.split(':')[3].strip()) date.append(str(round(byte/1024,2)) + ' KB') return date 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27903397 另外还有内存占用情况，文件目录的查找新建删除操作都是os模块的用武之地。 另外就是urllib、urllib2模块，对于判断网页请求响应、抓取web页面都是必会的。 至于更多的使用模块还有time、random、sys、numpy等。 以上只是针对运维中的问题列举了常用的模块， 如果楼主想系统学习Python的话，还建议买一本好的教材，一边读一边写代码，这样才能稳步提高编程能力。

有使用代理IP吗，网上有很多免费的代理IP，虽然慢点，但是能用。 可以挂上代理IP解决单一IP被限制的问题

如果我把之前情人节的代码改改换成中秋节，阁下如何应对？ 不多说先上效果图。 这里我使用HTML+CSS+JavaScript组合打造一款 “可交互的流心奶黄月饼”，既保留传统月饼的视觉形态，又加入鼠标悬浮流心溢出、点击掉落玉兔与祝福的动态效果，让代码里的中秋既有颜值又有互动感。 整个月饼分为 “外观层 - 流心层 - 交互层”，从视觉到体验层层递进，模拟真实吃月饼时 “咬开流心溢出” 的惊喜感。 操作设置：鼠标悬浮时，奶黄流心从月饼中心 “融化” 溢出，搭配发光效果，像刚掰开的热乎月饼；点击月饼时，不仅会弹出随机中秋祝福，还会从屏幕上方掉落玉兔、月亮、桂花等元素，模拟 “月宫撒福” 的浪漫场景。这里我没有用任何图片，纯代码通过 CSS 渐变、伪元素、动画实现所有视觉效果，轻量化且兼容性强，复制代码到本地 HTML 文件就能直接运行。 直接上代码： <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>china马斯克的快乐中秋</title> <style> /* 页面基础样式：居中+深色背景凸显月饼 */ body { margin: 0; min-height: 100vh; display: flex; justify-content: center; align-items: center; background: #0f172a; /* 深夜蓝背景，模拟夜空 */ overflow: hidden; } /* 月饼外层：金黄外皮+圆形+阴影 */ .mooncake { position: relative; width: 200px; height: 200px; border-radius: 50%; background: linear-gradient(135deg, #fbbf24, #d97706); /* 金黄渐变外皮 */ box-shadow: 0 0 20px rgba(251, 191, 36, 0.5); /* 暖光阴影，更立体 */ cursor: pointer; transition: transform 0.3s ease; display: flex; justify-content: center; align-items: center; } /* 鼠标悬浮：月饼轻微放大，模拟“被关注” */ .mooncake:hover { transform: scale(1.05); } /* 月饼花纹：传统“福”字+环形纹路 */ .mooncake::before { content: "福"; position: absolute; font-size: 40px; color: rgba(255, 255, 255, 0.8); font-weight: bold; z-index: 2; } .mooncake::after { content: ""; position: absolute; width: 180px; height: 180px; border-radius: 50%; border: 2px dashed rgba(255, 255, 255, 0.3); /* 环形虚线花纹 */ z-index: 1; } /* 流心层：隐藏状态，悬浮时显示并溢出 */ .filling { position: absolute; width: 120px; height: 120px; border-radius: 50%; background: linear-gradient(135deg, #fde68a, #fbbf24); /* 奶黄流心色 */ opacity: 0; /* 初始隐藏 */ transition: all 0.5s ease; z-index: 0; } .mooncake:hover .filling { opacity: 1; width: 150px; height: 150px; box-shadow: 0 0 30px rgba(253, 230, 138, 0.8); /* 流心发光效果 */ } /* 掉落元素样式：玉兔、月亮、桂花 */ .falling-item { position: absolute; color: white; font-size: 24px; opacity: 0; animation: fall 3s linear forwards; } @keyframes fall { 0% { transform: translateY(-50px); opacity: 1; } 100% { transform: translateY(800px) rotate(360deg); opacity: 0; } } /* 祝福弹窗样式 */ .blessing { position: fixed; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%) scale(0.8); background: rgba(255, 255, 255, 0.9); padding: 20px 40px; border-radius: 10px; font-size: 22px; color: #d97706; opacity: 0; transition: all 0.5s ease; z-index: 100; } .blessing.show { opacity: 1; transform: translate(-50%, -50%) scale(1); } </style> </head> <body> <!-- 月饼主体：外层+流心层 --> <div class="mooncake"> <div class="filling"></div> </div> <!-- 祝福弹窗（默认隐藏） --> <div class="blessing" id="blessing"></div> <script> // 1. 获取元素 const mooncake = document.querySelector('.mooncake'); const blessing = document.getElementById('blessing'); const body = document.body; // 2. 中秋祝福文案库（随机切换） const blessingTexts = [ "china马斯克祝大家，中秋快乐！愿你有月饼吃，有月光赏～", "月圆人圆事事圆，饼甜情甜家家甜！", "一口流心，一口团圆，中秋安康！", "今夜月色真美，愿你与所爱共赏～", "中秋至，愿日子和月亮一样，越来越圆！" ]; // 3. 点击月饼：弹出祝福+掉落元素 mooncake.addEventListener('click', () => { // 3.1 显示随机祝福 const randomText = blessingTexts[Math.floor(Math.random() * blessingTexts.length)]; blessing.textContent = randomText; blessing.classList.add('show'); // 3秒后隐藏祝福 setTimeout(() => { blessing.classList.remove('show'); }, 3000); // 3.2 生成10个随机掉落元素（玉兔、月亮、桂花） const items = ['🐇', '🌕', '🌸']; // 玉兔、月亮、桂花图标 for (let i = 0; i < 10; i++) { const item = document.createElement('div'); item.classList.add('falling-item'); // 随机选择元素图标 item.textContent = items[Math.floor(Math.random() * items.length)]; // 随机位置（左右分散） item.style.left = `${Math.random() * 100}vw`; // 随机动画延迟（让掉落更有层次感） item.style.animationDelay = `${Math.random() * 2}s`; // 添加到页面 body.appendChild(item); // 3秒后移除元素，避免占用内存 setTimeout(() => { body.removeChild(item); }, 3000); } }); </script> </body> </html>

我觉得因项目而论，自己开发爬虫脚本适合小批量数据采集，而且多是临时性的任务，因为一旦数据量大了爬虫很容易被检测，极其不稳定，像是Python的requests、selenium自动化程序非常容易被识别，需要花很大精力去应对反爬机制。 亮数据的采集API因为是比较稳定的数据采集工具，它内置了各种ip切换、人机验证解锁的功能，而且可以智能识别网页变化，不需要自己去维护，稳定省心，适合长期大批量的采集任务。总的来说具体项目具体对待，用最合适的而不是最好的。

在Python中使用requests库采集电商数据时，保持稳定且不被检测的关键在于模拟真实用户行为、分散请求特征以及规避反爬机制。以下是综合多个搜索结果的最佳实践方案： 一、基础伪装：请求头与代理IP 设置动态请求头 User-Agent：使用fake_useragent库随机生成浏览器标识，避免固定值被识别。 from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random} 其他头部字段：添加Referer（来源页）、Accept-Language（语言偏好）等，使请求更像浏览器行为。 headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' }) 使用代理IP池 轮换代理IP：通过付费或免费代理服务（如ipipgo）动态切换IP，避免单IP高频请求被封。 proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port', 'https': ' http://proxy_ip:port' } response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) 代理质量检测：结合响应状态码和超时机制，自动剔除失效IP。 二、请求频率控制 随机延时策略 在每次请求间插入随机间隔（如1-5秒），模拟人类操作的不规律性。 import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5)) 更精细的控制可使用令牌桶算法（如ratelimit库），限制每秒请求数（如30次/秒）。 动态调整频率 根据服务器响应时间动态增减延迟：响应慢时延长等待时间，减轻服务器压力。 三、高级反反爬策略 处理验证码与加密数据 验证码识别：对接第三方打码平台（如超级鹰）自动识别验证码。 数据解密：若返回数据为Base64或自定义加密，需先解码（如base64.b64decode()）。 会话管理与Cookie 使用requests.Session()保持登录状态，并定期更新Cookie。 session = requests.Session() session.post(login_url, data={'username': 'xxx', 'password': 'xxx'}) 数据解析容错 动态字段名：电商API可能返回变名字段（如price/current_price），需模糊匹配（如字段含price即视为价格）。 分页陷阱：部分平台返回虚假总页数，需通过实际响应判断是否终止爬取。 四、架构优化与合规 分层防御架构 代理IP分层：混合使用高匿代理、住宅IP，按响应时间分配权重。 熔断机制：连续请求失败时自动切换IP组或暂停爬虫。 遵守爬虫伦理 遵循robots.txt规则，避免爬取禁止访问的路径。 控制爬取深度，仅采集必要数据，减少对服务器的负担。 五、实战示例代码 import requests from fake_useragent import UserAgent import time, random # 动态请求头与代理 ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} proxies = {'http': ' http://proxy_ip:port' } # 带随机延时的请求函数 def safe_request(url): try: response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.json() # 假设返回JSON数据 else: print(f"请求失败: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"异常: {e}") finally: time.sleep(random.uniform(2, 6)) # 随机延时 # 示例调用 data = safe_request(' https://api.example.com/goods?page=1') 总结 稳定采集电商数据的核心在于行为模拟（请求头、频率）、资源分散（代理IP池）和容错处理（验证码、动态字段）。结合分层架构与合规策略，可显著降低封禁风险。若需更高性能，可考虑异步库（如aiohttp）或分布式爬虫框架（如Scrapy）。

在Python爬虫采集数据时，若遇到IP被限制的问题，可通过以下综合策略解决，结合伪装技术、代理IP池、行为模拟及架构优化，有效规避反爬机制： 一、动态伪装请求头与行为模拟 随机化User-Agent 使用fake_useragent库为每个请求生成不同的浏览器标识，避免固定UA被识别为爬虫。 from fake_useragent import UserAgent headers = {'User-Agent': UserAgent().random} 完善请求头字段 添加Referer（模拟来源页）、Accept-Language（语言偏好）等字段，增强请求真实性。 headers.update({ 'Referer': ' https://www.example.com', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' }) 模拟人类操作间隔 在请求间插入随机延时（如1-5秒），避免高频触发反爬。 import time, random time.sleep(random.uniform(1, 5)) 二、代理IP池的构建与管理 获取代理IP 免费代理：从公开网站（如zdaye.com）爬取，但需验证可用性。 付费代理：选择高匿、稳定的服务商（如Luminati），适合高并发场景。 代理IP验证与切换 有效性检测：通过访问测试页（如百度）验证代理IP是否可用。 def check_proxy(proxy): try: res = requests.get(' http://www.baidu.com', proxies=proxy, timeout=5) return res.status_code == 200 except: return False 动态轮换：维护代理IP池并随机选择，避免单一IP频繁使用。 proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "] proxy = random.choice(proxy_pool) 三、请求频率控制与分布式架构 自适应请求间隔 根据响应时间动态调整延迟，如响应慢时延长等待时间。 分布式爬虫 将任务分散到多台服务器或设备，降低单IP请求压力。 工具推荐：使用Scrapy-Redis框架实现分布式调度。 熔断机制 当连续请求失败时，自动暂停爬取或切换代理IP组。 四、高级反反爬技术 处理验证码 OCR识别：使用Tesseract解析简单验证码。 第三方打码平台：对接超级鹰等服务处理复杂验证码。 模拟浏览器行为 对JavaScript渲染的页面，使用Selenium或Playwright模拟点击、滚动等操作。 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) 数据解密与动态解析 若返回数据加密，需分析前端代码实现解密逻辑（如Base64解码）。 五、合规性与长期优化 遵守robots.txt规则 避免爬取禁止访问的路径，减少法律风险。 监控与日志记录 实时记录请求状态、代理IP有效性，便于快速排查问题。 HTAP混合架构 对分析型查询（如GROUP BY），利用TDSQL等数据库的列存加速能力，减少爬取压力。 示例代码：综合代理池与请求控制 import requests, random, time from fake_useragent import UserAgent # 代理池与动态请求头 proxy_pool = [" http://ip1:port ", " http://ip2:port "] ua = UserAgent() def safe_request(url): try: proxy = {"http": random.choice(proxy_pool)} headers = {"User-Agent": ua.random} response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=10) if response.status_code == 200: return response.text except Exception as e: print(f"请求失败: {e}") finally: time.sleep(random.uniform(2, 5)) # 随机延时 # 调用示例 data = safe_request(" https://www.example.com/product/123 ") 总结 解决IP限制的核心在于分散请求特征（动态UA、代理IP）和模拟真实行为（随机延时、浏览器操作）。结合代理池的自动化管理（验证、轮换）与分布式架构，可显著提升爬虫稳定性。若需高并发采集，建议优先选择付费代理服务并合理控制频率。

我之前有过很多次自己搭建IP代理池的经验，这种得分情况具体处理，如果是简单小批量的采集任务，或者是涉及隐私安全的可以自己搭建IP代理，如果是大批量的任务最好还是用第三方代理服务，因为第三方ip代理量大且稳定些。 我做研究课题采集跨境电商数据，会用亮数据的ip代理池，这是比较大的一个代理商，其住宅ip有上亿条，而且比较稳定。另外亮数据还有数据采集服务，它的数据采集api解决了反爬机制处理的问题，比如解锁验证码、动态网页什么的，都可以自动化处理，配套服务做的很好，适合大型项目去使用。 另外亮数据还有数据采集的mcp功能，可以在cursor上使用，自然语言采集数据，很方便，建议试试。

numb = eval(input("请输入一个整数：")) if numb == 0: print("Hello Worle") elif numb > 0: print("He") print("ll") print("o ") print("Wo") print("rl") print("d") else: print("H") print("e") print("l") print("l") print("o") print("W") print("o") print("r") print("l") print("d")

这个库不支持windows平台。

我这边手边没有arm系统哇，爱莫能助

应该是由于在读取文件时，文件的编码格式与 Python 默认的编码格式不匹配导致的。Python 在读取文件时，默认使用系统默认的编码格式（在 Windows 系统上通常是 GBK），但你的文件可能是用其他编码格式（如 UTF-8）保存的。 read_text(encoding='utf-8') 可能可以

cloud studio，无法读取自己电脑里的路径。