python爬取数据被限制有好的方法吗

1 使用更多的IP代理池：可以使用代理池来提高爬取的效率，更换不同的IP来避免被封禁；

2 使用随机延迟爬取：爬虫程序可以在每次爬取之间设置一个随机时间延迟，以防止网站检测到大量请求；

3 使用User Agent池：可以使用不同的User Agent来伪装爬取程序，以免被网站识别出来；

4 使用cookie池：可以使用不同的cookie来伪装自己的请求，这样可以更好地模拟真实的浏览器行为，以免被网站发现；

5 使用反爬虫技术：可以使用反爬虫技术，比如机器学习，识别爬虫行为，并相应地采取措施，比如封禁IP、限制访问速度等。

Python向NAS上写入数据很慢可能有以下原因：

网络带宽限制：如果您的NAS和Python程序运行的计算机之间的网络带宽较低，数据传输速度就会变慢。

硬盘读写速度限制：如果您的NAS硬盘读写速度较慢，或者硬盘已经接近满负荷，写入数据的速度就会变慢。

Python程序的性能问题：如果您的Python程序写入数据的方式不够高效，或者存在其他性能问题，也会导致写入数据的速度变慢。

针对这些问题，您可以尝试以下解决方案：

检查网络带宽：可以使用网络测试工具检查NAS和Python程序运行的计算机之间的网络带宽，如果网络带宽较低，可以考虑升级网络设备或者使用其他网络传输方式。

检查NAS硬盘读写速度：可以使用硬盘测试工具检查NAS硬盘的读写速度，如果硬盘读写速度较慢，可以考虑升级硬盘或者使用其他存储设备。

优化Python程序：可以使用Python性能分析工具检查Python程序的性能问题，并进行优化。例如，可以使用多线程或者异步IO等方式提高写入数据的效率。

总之，Python向NAS上写入数据很慢可能有多种原因，需要根据具体情况进行分析和解决。

当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断

进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。

第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓

存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库

>

长轮询long-polling

解决的方法：浏览器发出ajax请求到服务器，要求更新，但是这个常用的浏览器和服务器之间的推送方法，有一个问题：

如果服务器没有什么要发送，它会保持连接打开，直到为用户提供一些数据，客户端收到响应后，会发出另外的一个请求，获得更多的数据

上面的这种技术被称为long-polling,长轮询

显然，这种方法不太高效，大多数情况下，信噪比是非常高的（无用的数据比有用的数据），因为这样更多的时间将花在处理>

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