纸飞机数据抓取怎样应对网站基于时间限制的反爬策略？

你遇到的问题很常见，尤其在做 Telegram 相关数据采集时，大部分网站都会对高频访问进行限制。

解决方法有如下几点：

一、降低请求频率。不要一股脑儿地请求，模拟真人操作，加点随机延时，比如 3~8 秒之间随机切换。

二、轮换 IP。使用代理池，不要一直使用同一个 IP，这样被封的概率会降低。可以找靠谱的住宅代理服务。

三、使用异步或分布式采集。比如 Python 的 asyncio，或者 Scrapy-Redis，将压力分摊开来。

最后，注意观察网站的响应码，及时调整策略。

归根结底就是模拟真人 + 资源合理分配。

你遇到的问题很常见，很多网站都有限制。以下是一些实用方法：

1. 降低请求频率。不要过于频繁，加入随机延迟，比如 2~5 秒。

2. 使用代理 IP 池。IP 被封就换一个，不要执着于一个 IP。

3. 模拟真实用户行为。比如加 headers、模拟点击、滚动页面。

4. 分散任务时间。不要一股脑全部跑完，拉长时间线，分散压力。

5. 监控响应状态码。一旦发现异常就暂停，避免被封。

这些方法结合起来使用效果更佳。记住要灵活调整，不要一条路走到黑。

1. 降低请求频率，不要一股脑狂刷，模仿真人浏览节奏

2. 使用代理池轮换IP，不要一直用一个IP

3. 建立队列系统，按时间间隔安排任务，不要同时发出太多请求

4. 模拟浏览器行为，带上 User-Agent、Cookie 等信息

5. 被封了就等一段时间再试，不要死磕一个IP

不要硬刚，要学会“装人”！

时间限制反爬的核心是控制频率，防止触发封IP机制。下面介绍一些常用技巧：

1. 设置合理的请求间隔：不要一次性发大量请求，模仿人的操作，适当加入随机延迟。

2. 使用代理IP池：单个IP容易被封，准备多个代理轮换使用，降低被封风险。

3. 控制并发数量：不要一次性提交大量任务，控制并发量，让系统“歇歇”。

4. 识别并遵守robots.txt：尊重网站规则，避免不必要的麻烦。

5. 观察响应状态码：遇到429等错误时，及时调整策略，不要硬碰硬。

6. 使用缓存机制：将已抓取数据缓存起来，重复内容就不再请求。

7. 分布式部署：把压力分散到多个节点，避免集中攻击一个IP。

8. 动态调整策略：根据网站变化灵活应对，不要死守一套方案。

实际使用中，还需根据具体情况优化细节，如Telegram数据抓取可能涉及API调用，也要注意API的调用限制。慢慢来，不要着急，保持节奏才是最重要的。