在當今數位化資訊爆炸的時代，Python 爬蟲技術成為了獲取網路公開資料的強大工具。無論是科學研究領域的資料收集、商業情報的分析挖掘，或是個人興趣所致的資訊聚合，爬蟲都扮演著重要角色。然而，隨著網路安全意識的提升和對資料保護的重視，許多公開資料平台紛紛設定了各種限制措施，其中以 IP 限制最為常見，這使得爬蟲在資料收集過程中常常遭遇阻礙。本文將深入探討如何有效解決 Python 爬蟲因 IP 被限製而無法順利採集公開資料的問題，協助資料擷取工作能夠在合法合規且高效的軌道上運作。
一、IP 偽裝與輪換策略
當 Python 爬蟲遭遇 IP 限制時，偽裝與輪換 IP 是常用且有效的手段。可藉助代理 IP 服務，從可靠的代理提供者例如98IP取得大量不同地區的 IP 位址。在爬蟲程式碼中，透過設定代理，讓每次請求都使用不同的 IP，模擬多個不同使用者的存取行為。例如，使用 Python 的 requests 庫結合代理 IP 的設置，每隔一段時間或一定數量的請求後，切換到新的代理 IP。這就如同給爬蟲穿上了 “隱形披風”，頻繁變換身份，使目標網站難以察覺是同一來源在進行大規模數據採集，從而降低被封鎖的風險。
二、優化請求頻率與行為
合理控制爬蟲的請求頻率是避免被限制的關鍵。分析目標公開資料平台的正常使用者存取模式，將爬蟲的請求頻率設定在合理範圍內。
例如，設定每次要求之間的時間間隔，模擬真實使用者在瀏覽網頁時的停頓與操作時間。同時，優化請求行為，避免過於機械和規律的請求序列。可以隨機化要求的時間間隔、要求的頁面順序等，讓爬蟲的行為更貼近真實使用者的瀏覽習慣。例如，在爬取新聞網站時，不要按照固定順序依序爬取文章，而是隨機選擇不同分類、不同時間段的文章進行請求，讓網站伺服器認為這是正常的使用者探索行為。
三、採用分散式爬蟲架構
分散式爬蟲架構能夠有效提升爬蟲的效率並降低單一 IP 的壓力。透過多台機器或多個節點同時進行資料擷取，每個節點使用不同的 IP 位址。
例如，利用 Scrapy 框架建構分散式爬蟲系統，結合 Redis 等工具進行任務調度與 IP 分配。而 98IP 能夠為這些不同節點提供充足且多元的 IP 資源，確保各個節點都能以不同的身分進行資料擷取。不同節點可以分佈在不同的地理位置，各自承擔一部分資料採集任務，然後將結果加總。這樣不僅可以加快資料擷取速度，還能減少單一 IP 被目標網站關注的幾率，因為資料請求分散在多個來源，而非集中於一處。
四、應對反爬蟲機制檢測
許多公開資料平台都設定了反爬蟲機制，如驗證碼識別、使用者行為分析等。針對驗證碼，可使用驗證碼識別庫或服務，如 Tesseract 進行簡單的驗證碼識別，對於複雜的驗證碼則可藉助第三方打碼平台。在面對使用者行為分析時，要進一步優化爬蟲的行為模擬。例如，模擬滑鼠移動、點擊、頁面滾動等操作，可以使用Selenium 等工具驅動瀏覽器進行操作，讓爬蟲的行為在JavaScript 渲染和用戶交互層面都更接近真實用戶，從而欺騙反爬蟲機制，順利獲取數據。
五、遵守法律法規與網站規則
在解決 IP 被限制問題的過程中，務必隨時遵守法律法規和目標網站的使用規則。確保資料收集的目的合法合規，不侵犯他人權益和商業機密。在爬取資料前，仔細研讀目標網站的 robots.txt 文件，明確哪些內容可以被爬取，哪些是禁止的。尊重網站的智慧財產權和資料所有權，只有在合法合規的框架內進行爬蟲操作，才能保障資料收集工作的長期穩定發展，避免陷入法律糾紛的泥沼。
