IP模擬器
數據收集看起來比較簡單，因為Python并不難學。 遵循框架編寫爬蟲從網站中捕獲數據是一件非常簡單的事情。 即使你只懂一些Python知識，也可以很好的實現爬取數據。
但是真的這么簡單嗎？ 其實，所謂簡單，只是因為你收集的數據很少，如果你需要收集大量的數據，就會遇到很多問題。 那么大規模的數據采集會帶來哪些問題呢？
動態IP模擬器
1。 速度問題
大規模數據采集，必須盡可能快，但是提高采集速度對目標影響很大。 同時，爬蟲的身份很容易暴露，這就需要你合理控制采集速度，同時盡可能快地采集數據。
大規模采集可以使用多線程來提高下載速度，但不能無限增加線程數，因為線程數越大，消耗的系統資源就越多。 同時，過度的CPU切換會增加整體成本。 時間。
還可以使用多進程獲取，即并行執行多個任務，提高運行效率。 雖然多進程爬蟲比多線程更重、更慢，但它們也很可靠。
因為PYTHON本身就是由于GIL的關系，即本質上一個PYTHON進程只能有一個線程。 不管提到多少線程，都是模擬多線程的。 所以，你真的想快點。 使用多個進程進行處理。
2。 代理問題
不管采集什么樣的數據，都需要使用代理，更何況是大規模的數據采集，這是為什么呢？
頻繁的請求會被目標限制。 這就需要改變IP來突破訪問次數的限制。 這要求這是一個代理。 至于這個IP池的由來，就看你怎么搭建效果了，當然最好是用服務器搭建IP池。 這種方法需要考慮成本和維護問題。
或者從代理IP提供商處購買后直接增加IP，例如IP模擬器代理。 或者提取互聯網上的免費IP資源，當然這個效果特別差。
如果不想花大價錢的話，選擇代理IP供應商在性價比、效果、成本控制方面都是不錯的。
關于“大規模數據采集會帶來哪些問題”，本文介紹了大規模數據采集帶來的速度和代理問題。 當然，肯定不止這兩個問題，但也難免會遇到。 . 另外，爬取的時候注意爬取主要數據，其他信息盡量少爬，因為任何額外的請求或者數據提取都會影響爬取速度。
