IP模拟器
数据收集看起来比较简单，因为Python并不难学。 遵循框架编写爬虫从网站中捕获数据是一件非常简单的事情。 即使你只懂一些Python知识，也可以很好的实现爬取数据。
但是真的这么简单吗？ 其实，所谓简单，只是因为你收集的数据很少，如果你需要收集大量的数据，就会遇到很多问题。 那么大规模的数据采集会带来哪些问题呢？
动态IP模拟器
1。 速度问题
大规模数据采集，必须尽可能快，但是提高采集速度对目标影响很大。 同时，爬虫的身份很容易暴露，这就需要你合理控制采集速度，同时尽可能快地采集数据。
大规模采集可以使用多线程来提高下载速度，但不能无限增加线程数，因为线程数越大，消耗的系统资源就越多。 同时，过度的CPU切换会增加整体成本。 时间。
还可以使用多进程获取，即并行执行多个任务，提高运行效率。 虽然多进程爬虫比多线程更重、更慢，但它们也很可靠。
因为PYTHON本身就是由于GIL的关系，即本质上一个PYTHON进程只能有一个线程。 不管提到多少线程，都是模拟多线程的。 所以，你真的想快点。 使用多个进程进行处理。
2。 代理问题
不管采集什么样的数据，都需要使用代理，更何况是大规模的数据采集，这是为什么呢？
频繁的请求会被目标限制。 这就需要改变IP来突破访问次数的限制。 这要求这是一个代理。 至于这个IP池的由来，就看你怎么搭建效果了，当然最好是用服务器搭建IP池。 这种方法需要考虑成本和维护问题。
或者从代理IP提供商处购买后直接增加IP，例如IP模拟器代理。 或者提取互联网上的免费IP资源，当然这个效果特别差。
如果不想花大价钱的话，选择代理IP供应商在性价比、效果、成本控制方面都是不错的。
关于“大规模数据采集会带来哪些问题”，本文介绍了大规模数据采集带来的速度和代理问题。 当然，肯定不止这两个问题，但也难免会遇到。 . 另外，爬取的时候注意爬取主要数据，其他信息尽量少爬，因为任何额外的请求或者数据提取都会影响爬取速度。
