运营分析团队最近遇到一个棘手的问题：同样的爬虫脚本，在测试环境跑得飞快，一上线就开始报错。不是 429 Too Many Requests，就是直接被目标站点重定向到“请验证你不是机器人”的页面。开发以为是代码写得不够好，数据同事以为是频率太高，而安全同事怀疑是出口 IP 不干净。
最终排查发现，问题不在 Python、也不在代码，而是在代理设置：出口不稳定、IP 切得太快、没有会话粘滞、地域不一致、被封过的 IP 反复使用。这些都会让风控系统迅速锁定你，轻则限流，重则全网封禁。
因此，想让 Python 抓取长期稳定，正确设置代理是关键。下面我们从识别风控机制、请求策略、代理池设计、出口稳定性、并发优化五个维度拆解，让你从“能跑”走向“长期稳定不被封”。
一、为什么 Python 抓取容易被封？你看到的报错只是结果，不是原因
风控系统判断是否阻断请求，其实比很多人想象得要“聪明”：
1. IP 行为异常
- 同 IP 高频访问
- IP 历史信誉低
- 来自数据中心而非真实地区
- 同 IP 在短时间访问多个敏感页面
2. 请求行为不自然
- 请求间隔过于固定
- 并发太高
- UA、header 过于一致
- 缺少 Referer、Cookie
3. 区域不匹配
比如目标站点是墨西哥站，而你的 IP 在荷兰，这非常可疑。
4. 出口频繁切换
Python 程序每几分钟换个 IP，会被视为恶意爬虫。
5. Session 不连续
缺乏会话粘滞，一会走 A 节点，一会走 B 节点，登录、抓取导致上下文断裂。
风控系统并不会管你是不是正常业务，只会根据行为决定是否封控。
二、Python 抓取如何正确设置代理？从最基础的 requests 到浏览器级脚本
1. requests 最常用的代理配置方式
关键是稳定性，而不是“能否访问”。
核心参数是 proxies = { 'http': ..., 'https': ... }。
但决定效果的不是代码，而是：
- 代理是否独享
- 节点是否未被封
- 出口地区是否真实
- IP 是否支持 HTTPS
- 延迟是否波动过大
2. aiohttp、httpx 等异步库
异步抓取的并发高，一旦 IP 太弱，更容易被封。
需要特别注意：
- 会话复用
- keep-alive
- 连接池大小
- 异步队列限速
异步爬虫 + 劣质代理 = 秒封。
3. Selenium / Playwright
浏览器级抓取更容易被风控，那代理必须是：
- 真实地区
- 延迟低
- 支持 TLS
- 支持 WebRTC 隐藏
否则更容易触发验证码。
三、代理池如何设计才能“既稳定又不易被封”？
很多人以为“IP 越多越安全”，但乱用只会造成更高封禁率。
想要长期稳定，应该遵守三大原则：
▌原则 1：保持“出口一致性”
账号类、登录类、会话类接口必须：
- 同一个任务使用同一个 IP
- 不能中途切换
- 不能随机跳
这叫做 会话粘滞（Sticky Session）。
如果你登录时 A 出口，抓取列表时变成 B 出口，风控直接拉满。
▌原则 2：IP 轮换不能太快
很多团队把轮换设成 30 秒，这几乎是“自杀式操作”。
推荐轮换逻辑：
- 高风险网站：5–15 分钟
- 中风险站点：2–5 分钟
- 公开页面抓取：30–60 秒
- 需要登录：禁用自动轮换
越敏感的网站，越不能换 IP。
▌原则 3：IP 池不求多，但求干净
被封、被滥用、被共享的 IP 再便宜也不要用。
一个干净的独享出口比 100 个廉价共享节点都强。
四、请求策略是“决定是否被封”的第二关键因素
代理决定你“能不能访问”，请求策略决定你“能不能长期访问”。
1. 请求节奏要自然
不要：
- 每秒固定 1 次
- 10 毫秒一次
- 高频爆发式抓取
而要：
- 随机延迟
- 模拟真实用户访问节奏
- 分块式抓取
2. Header 不能全部默认
需要：
- 不固定 UA
- 添加 Referer
- 添加 Accept-Language
- 模拟真实浏览器行为
3. 不要滥用并发
并发过高会被认为是攻击。
推荐：
- 窄网页：并发 3–10
- 公共 API：并发 10–30
- 文件下载：并发 1–3
4. 登录后的接口要保持 Session
否则 cookie 会失效。
五、易路代理：让 Python 抓取更稳、更持久、更不容易被封
大部分爬虫遇到的封控，本质都是“代理不稳定”。
易路代理为 Python 场景提供专门优化能力，包括：
- 独享出口：不会和他人共享，降低封控
- 真实地区节点：适合抓取地区定向内容
- 会话粘滞：同一任务全程保持同一个出口
- 高质量住宅 / 机房双线路：可按需求选择
- 支持大量并发：不掉线、不丢包、不漂移
- 节点信誉高：适合长期任务、数据采集
相较于廉价代理，易路代理能让请求更像真实用户，让风控系统更“放心”。
六、如何让抓取任务“长期稳定不被封”？一套成熟团队在用的方案
（1）分类出口
- 登录 → 独享静态出口
- 浏览 → 中频轮换
- 大规模采集 → 动态池
- 高风险接口 → 住宅代理
（2）限速与延迟
避免流量尖刺，一旦超过阈值就自动降速。
（3）任务分片
不要让单个 IP 承担所有采集。
（4）失败重试策略
推荐指数退避：
- 1 秒
- 2 秒
- 4 秒
- 8 秒
但不要无限重试以免反复触发封控。
（5）定期清洗 IP 池
移除被封、被拉黑、过慢的节点。
FAQ
1. 为什么我的 Python 爬虫总是被封？
因为出口不稳定、请求节奏不自然、IP 信誉度差，风控判断你是脚本。
2. 住宅代理比机房代理更稳吗？
在高风险目标站点是的，住宅代理更像真实用户。
3. Dynamic Proxy 和 Static Proxy 哪个更适合抓取？
动态池适合大规模采集；静态独享适合登录/会话类采集。
4. Python 抓取一定要用 User-Agent 吗？
必须，否则很容易被识别为机器人。
5. 易路代理适合 Python 抓取吗？
适合。它提供独享出口、真实地区节点、会话不跳 IP，非常稳定。