python爬取数据被限制有好的方法吗?
1、爬取二手房数据的困难主要包括以下几个方面： 反爬虫机制：许多网站会采取反爬虫措施，如设置验证码、限制访问频率等，这会增加爬取数据的难度。
2、放慢爬取速度，减小对于目标网站造成的压力。但是这样会减少单位时间类的爬取量。第二种方法是通过设置IP等手段，突破反爬虫机制继续高频率爬取。
3、伪装方式没有绕过目标网站反爬 网站都有反爬虫机制，防止爬取数据，爬虫想要爬取数据，就需要隐藏自身的身份，伪装成用户的身份进行访问，如果没有伪装好，被检测到爬虫，也是被会限制的。
如何应对网站反爬虫策略?如何高效地爬大量数据
正常的时间访问路径 合理控制采集速度，是Python爬虫不应该破坏的规则，尽量为每个页面访问时间增加一点儿间隔，可以有效帮助你避免反爬虫。使用http 对于分布式爬虫和已经遭遇反爬虫的人来说，使用http将成为你的首选。
对内容信息进行抓取，获取所需要的内容。用户行为检测，有一些是网站通过检测和分析一些用户的行为，比如说是针对cookies，通过检查cookies来判断用户是不是可以利用和保存的有效客户，通常是需要登陆的网站，经常会采用这样的技术。
**限制爬取速度**：避免对目标网站造成太大的负担，以免被其注意并封禁。**模拟人类行为**：对于一些更加复杂的网站，可能需要模拟人类的点击、滑动等行为。例如，使用Selenium来模拟浏览器操作。
Python网络爬虫会遇到哪些问题?
1、自学Python网络爬虫可能会遇到以下三个问题： 网站的反爬虫机制：一些网站为了防止被爬虫抓取数据，会设置反爬虫机制，如验证码、登录限制、IP封锁等。解决这个问题可以使用代理IP、验证码识别等技术来绕过反爬虫机制。
2、在使用Python爬虫时，如果遇到网络不稳定的情况，可以尝试以下方法解决： 设置超时时间：在爬取网页的代码中，可以设置一个合理的超时时间，当请求时间超过设定的时间时，就会抛出异常，可以通过捕获异常进行处理。
3、在这种情况下，Python 解释器会抛出一个 `NameError` 异常，提示 `headers` 变量未定义。通过使用 `headers = headers` 的形式，你可以确保将正确的 `headers` 字典传递给 `requests.get()` 函数，并且不会出现任何错误。
4、匹配一个可选的 x 字符 (换言之，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。## x* 匹配0次或者多次 x 字符。## x+ 匹配1次或者多次 x 字符。## x{n，m} 匹配 x 字符，至少 n 次，至多 m 次。
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