服务器上的爬虫为什么就会被目标网站识别出来？

很多网络爬虫爬着爬着就爬不动了，换个方法继续爬一会又趴窝了，使出浑身解数大战三百回合，哪怕使用了代理IP，也依然败下阵来，那么问题到底出在哪呢？究根结底，是没有找出到底是谁泄了密，是谁告诉了目标网站自己是爬虫。
一般来说，网站会通过以下几个方面来识别对方是爬虫还是真实用户，让我们一起来看看吧。
一、单一IP非常规的访问频次
我们经常会遇到这样一种情况，当我们在某个网站上发帖时，会提示“发帖过快，请等待XX秒”，或者提示“刷新频率过快，请歇一会”，这都是网站为了缓解压力才对“用户”作出的限制。而爬虫相对于真实用户来说更疯狂，访问的频次更快，如果单一IP访问频次非常高，那么将会被判为“爬虫”，进而受到限制。
二、单一IP非常规的数据流量
当单一IP的数据流量非常大时，也会引起网站的注意。说到数据流量有些朋友就会有疑问了，下载站的数据流量大也是很正常的。这里说的数据流量不只是单一的下载数据流量，而是大量的并发请求。高并发请求很容易对服务器造成高负荷，所以受到限制也是很正常的。
三、大量重复简单的网站浏览行为
我们知道，不同的用户浏览速度、习惯等都不相同，有的人浏览一个页面需要五秒，有的需要思考一分钟等等，当存在大量的用户IP都是千篇一律的浏览速度，比如3秒访问一个页面，那么这就非常可疑了，受到封杀也是正常的，就算用了代理IP也避免不了。
四、headers头部校验
除了上面3个比较明显的爬虫行为，网站还会校验headers。headers头部的参数很多，其实也容易伪装，但有些初学者往往会忽略。比较常见的是User-Agent、Referer这两个参数，不同的浏览器有不同的User-Agent，访问来源也各不相同，如果不注意的话，很容易被识别。
五、链接陷阱
我们知道，爬虫爬取页面时，会识别页面中所有的URL地址去爬取，特别是一些没有明确目标的爬虫。有的网站会将一些链接放在CSS里或者JS里，这些链接正常用户是不会去访问的，它们就相当于陷进，作用是钓出爬虫，一不小心就容易中招。
以上五点是比较常见的识别爬虫的手段，要想不被目标网站这么快识别，就要有效的规避这五点，做好爬虫策略，当然反爬手段远远不止这些，这就需要好好研究了。

如果你下面那个可以使用个，你就都加上代理就是了，应该是有的网站限制了爬虫的头部数据。 虽然你可以通过urlopen返回的数据判断，但是不建议做，增加成本。 如果解决了您的问题请采纳！ 如果未解决请继续追问

在爬虫的时候，被爬网站是有反爬虫机制的，如果使用一个IP反复访问一个网页，就容易被出现IP限制，无法再对网站进行访问，这时就需要用到代理IP。

爬虫在抓取一个网站数据的时候，就相当于反复向一个人打招呼，有非常大的几率会被拉黑。使用代理IP更换不同IP，对方网站每次都以为是新用户，自然就没有拉黑的风险。

如果业务量不大，工作效率并没有太大要求，可以不使用代理IP。如果工作任务量大，抓取速度快，目标服务器会容易发现，所以就需要用代理IP来换IP后再抓取。通过以上的介绍，说明网络爬虫不是必须使用代理IP，但确是高效工作的好工具。目前ipidea已向众多互联网知名企业提供服务，对提高爬虫的抓取效率提供帮助，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。

爬虫技术是一种自动化程序。

爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。

搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。

爬虫技术的功能

1、获取网页

获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。

2、提取信息

获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。

3、保存数据

提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。

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