网络脚本编写防封技巧：实战中如何降低被封风险

做爬虫、自动化任务或者接口测试的人，多少都遇到过脚本跑着跑着IP就被封了的情况。尤其是面对一些反爬机制严格的网站，刚发几个请求就返回403，甚至账号直接被限制。其实，很多封禁并不是因为功能违法，而是触发了平台的风控规则。掌握一些防封技巧，能让你的脚本更稳定、更持久。

模拟真实用户行为

机器最明显的特征就是“太规律”。人类操作有延迟、有随机性，而脚本往往是秒级并发、固定间隔请求。解决这个问题，最简单的办法是加入随机等待。

import time
import random

# 随机休眠1到3秒
time.sleep(random.uniform(1, 3))

这个小改动能让请求节奏看起来更自然，避免被识别为自动化工具。

合理使用请求头（User-Agent）

每次请求都用同一个User-Agent，等于在告诉服务器：“我是机器人”。建议维护一个User-Agent池，每次请求随机切换。

user_agents = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
    'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36',
    'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36'
]

headers = {
    'User-Agent': random.choice(user_agents),
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Referer': 'https://www.example.com/'
}

加上Referer和Accept-Language，进一步贴近真实浏览器环境。

避免高频请求，控制并发量

短时间内发起大量请求是最容易被封的方式。比如每秒打20个接口，不出三分钟IP就进黑名单。合理做法是根据目标站点的响应情况动态调整频率，宁可慢一点，也要稳。

可以设置一个基础间隔，再根据返回状态码动态调整。比如收到429（Too Many Requests），立刻退避30秒再试。

使用代理IP轮换

单个IP干太多活，迟早出事。解决方案是用代理池，每次请求换一个出口IP。市面上有免费代理，但不稳定；付费的高匿代理质量更高，适合长期运行的脚本。

proxies = {
    'http': 'http://123.45.67.89:8080',
    'https': 'http://123.45.67.89:8080'
}

requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)

注意选择支持HTTPS的高匿代理，避免中间人泄露数据。

避免登录态滥用

如果脚本涉及登录账号，别拿主号去冒险。用小号操作，且不要频繁切换账号或异地登录。Cookie管理要细致，定期清理无效会话，防止因异常登录行为被系统标记。

有些平台对设备指纹也敏感，同一账号在不同“设备”间跳转，容易触发二次验证。可以用Puppeteer或Playwright这类工具模拟完整浏览器环境，但资源消耗更大，需权衡利弊。

处理验证码要灵活

一旦遇到验证码，硬冲基本没戏。简单图形验证码可以用OCR识别，复杂点的建议接入打码平台，或者干脆暂停任务，人工介入。全自动破解不仅成本高，还可能触碰法律红线。

更重要的是，在脚本逻辑里设置验证码检测机制，发现页面返回验证码时自动降速或切换IP，而不是一味重试。

日志监控与自动恢复

脚本跑在后台，不能一断就完。加一层异常捕获和重试机制，记录关键日志，比如请求失败、IP被封、验证码出现等事件。

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 403:
        print('IP可能被封，切换代理')
        switch_proxy()
except Exception as e:
    print(f'请求失败: {e}')
    time.sleep(10)

配合简单的报警通知，比如微信推送或邮件提醒，能第一时间发现问题。

写脚本不是为了对抗系统，而是让工具更好地服务需求。合理的防封策略，核心是“低调、缓慢、真实”。越像普通人操作，活得就越久。