网页爬取时如何绕过速率限制

曾经开始抓取网站，却发现自己被令人沮丧的速率限制阻挡了吗？我也经历过这种情况。那是终于获得了正确的数据，却遭到“429 Too Many Requests”消息阻止的感觉。但这不要让你停下来。速率限制虽然旨在控制过度的流量，但并不是你抓取之旅的终点。通过理解速率限制并实施创造性的解决方案，你仍然可以收集到所需的数据，同时保持低调。

在本指南中，我们将深入探讨速率限制是什么，为什么网站使用它，以及在网络抓取时绕过它的最有效方法。让我们逐步进行，使用一些代码示例，并揭示可以使你的抓取工作更顺利的方法。

什么是速率限制？

速率限制本质上是网站用来控制在给定时间段内允许的请求数量的策略，通常是为了保持服务器健康并确保公平访问而强制执行的。网站通常会限制请求，以防止高流量，防止滥用，并保护所有用户的资源。例如，网站可能会将请求限制为每分钟每用户 100 个。如果你的抓取程序超过了这个限制，服务器将返回“429 Too Many Requests”状态代码，暂时阻止进一步访问。

理解速率限制有助于识别如何绕过它。许多网站依靠速率限制来平衡用户访问和服务器负载。对于更高级的网站，速率限制与 CAPTCHA 或 IP 限制相结合，使抓取程序的操作更加复杂。

为什么 API 和网站使用速率限制

网站和 API 实施速率限制的原因有很多，其中一些可能会影响你的抓取目标。了解这些动机可以让你在不造成伤害或完全被阻止的情况下，找到绕过速率限制的方法。

防止服务器过载
想象一下一个热门网站的流量：数千甚至数百万用户同时访问资源。速率限制阻止任何单个用户（或机器人）垄断服务器资源，这会导致网站速度变慢甚至崩溃。它允许服务器通过限制请求量来有效地处理流量。对于抓取程序来说，这意味着在流量高峰期，过度的请求可能会更快地触发速率限制。

减轻滥用
速率限制也充当了防止垃圾邮件发送者和恶意机器人的障碍。当抓取程序或机器人快速发送大量请求时，速率限制会启动，以防止滥用，维护安全，并阻止拒绝服务 (DoS) 等攻击。这对于旨在高效收集数据的抓取程序来说可能是一个问题，因为网站使用速率限制来限制非人类活动。

鼓励付费使用
对于 API 来说，速率限制通常是分级定价模型的一部分。免费用户可能会面临较低的速率限制，而付费订阅者则可以访问更高的限制甚至专用的 API 访问权限。这种模式通过限制免费用户的同时，将高容量数据访问货币化，从而促进升级。许多公共 API 例如 Twitter 的 和 Google 的 使用这种方法。

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如何绕过网络抓取中的速率限制

虽然速率限制会使抓取变得具有挑战性，但各种技术可以帮助你有效地绕过或最小化它的影响。让我们用代码示例来探索这些解决方案，看看如何实施它们来避免被阻止。

1. 使用代理

使用多个代理将请求分散到不同的 IP 地址，是一种经典的绕过速率限制的策略。这种方法有助于将流量分散到多个来源，这使得网站更难检测和阻止你的抓取程序。

import requests
from itertools import cycle

# 代理列表
proxies = ["http://proxy1.example.com", "http://proxy2.example.com", "http://proxy3.example.com"]
proxy_pool = cycle(proxies)

url = "https://example.com/data"

for i in range(100):
    proxy = next(proxy_pool)
    response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
    print(response.status_code)

上面的代码使用了一个轮换代理模式，其中每个请求都通过不同的代理服务器发送。通过模拟来自多个位置的流量，你不太可能遇到与单个 IP 地址相关的速率限制。

2. 随机延迟

人类行为通常是无规律的，因此在请求之间添加随机延迟可以模仿真实用户，使速率限制规则更难发现你的模式。随机延迟使你的抓取程序更不可预测，这可以使它保持低调。

import time
import random
import requests

url = "https://example.com/data"

for i in range(100):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)
    
    # 请求之间随机延迟 1 到 5 秒
    time.sleep(random.uniform(1, 5))

通过使用 random.uniform(1, 5)，你正在请求之间引入自然的间隔，减少了遇到速率限制的机会。这种方法适用于允许中等流量但对突发请求实施严格限制的网站。

3. 轮换用户代理

Web 服务器会检查 User-Agent 等标头，以识别发出请求的客户端。通过轮换 User-Agent 字符串，你的抓取程序可以模仿不同的浏览器、设备或操作系统，使其看起来像是来自不同用户的请求。

import requests
import random

url = "https://example.com/data"
user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1 Safari/605.1.15",
    "Mozilla/5.0 (Linux; Android 10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.91 Mobile Safari/537.36"
]

for i in range(100):
    headers = {"User-Agent": random.choice(user_agents)}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.status_code)

轮换 User-Agent 标头使服务器更难检测到抓取活动。这是一种通过在不同的客户端配置文件之间分配请求来绕过速率限制的有效方法。

4. 使用指数退避

在使用 API 时，实现指数退避策略是遇到速率限制时的一种常见方法。使用指数退避，你每次遇到限制时都会将延迟加倍，逐渐降低请求速率，直到恢复访问。

import requests
import time

url = "https://api.example.com/data"
retry_delay = 1

for i in range(100):
    response = requests.get(url)
    
    if response.status_code == 429:  # 遇到速率限制
        print("遇到速率限制，正在退避...")
        time.sleep(retry_delay)
        retry_delay *= 2  # 每次遇到速率限制时将延迟加倍
    else:
        print(response.status_code)
        retry_delay = 1  # 成功请求后重置延迟

这种技术通常与强制执行严格速率限制的 API 配合使用。通过每次遇到限制时退避，你可以避免持续被阻止，同时保持抓取程序的活动状态。

5. 管理会话和 Cookie

当网站根据会话或 Cookie 强制执行速率限制时，在请求中使用会话管理可以帮助模拟持久的用户会话。这种方法适用于监控用户随时间行为的网站。

import requests

url = "https://example.com/data"
session = requests.Session()  # 持久会话

for i in range(100):
    response = session.get(url)
    print(response.status_code)

使用会话允许你的请求在调用之间维护 Cookie，这可以模仿真实用户的浏览模式，并降低遇到速率限制的可能性。

总结

绕过速率限制是网络抓取中的一项重要技能，尤其是在高效收集数据并保持检测阈值以下时。速率限制是为了保护网站资源并为所有用户提供平等访问权限而存在的，但通过使用正确的技术（例如轮换代理、引入随机延迟、管理标头、实施退避策略和使用持久会话），抓取程序可以负责任地绕过这些限制。请记住，有效的网络抓取涉及尊重网站政策，并找到既能保持抓取程序又能保持服务器环境平衡的可持续解决方案。