在采集过程中，反爬机制和重复数据是两大核心痛点。除了主流工具，一些小众但功能聚焦的“神器”往往能提供更优雅的解决方案。本文将分享几款能针对性解决这些难题的工具。
针对反爬问题，首推 “浏览器自动化框架 + 代理IP服务” 的组合神器。例如，使用 Playwright 或 Selenium Wire 这类不仅能模拟浏览器行为，还能轻松管理和切换代理的工具。Selenium Wire 尤其出色，它在 Selenium 的基础上扩展了直接访问和修改请求/响应的能力，可以无缝集成付费或免费的代理IP池，做到每个请求都从不同IP发出，极大降低了被封锁的风险。一个实用技巧是结合 fake_useragent 库，在每次请求时随机更换User-Agent字符串，从请求头上更好地伪装成普通浏览器。
针对去重问题，一个强大且易集成的小众神器是 Scrapy-deltafetch 或 Bloom Filter（布隆过滤器）的实现。Scrapy-deltafetch 是Scrapy的一个中间件，它能自动记录已经爬取过的URL指纹，在后续爬取中自动跳过，非常适合增量采集。对于非Scrapy项目，可以使用 pybloom_live 这类库实现布隆过滤器，它是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中，非常适合海量URL的去重判断，能节省大量内存。
另一款解决综合性问题的云端神器是 Apify。它是一个国外的云爬虫平台，提供了大量针对特定网站（如社交媒体、电商平台）预构建的“Actor”（相当于爬虫模板）。这些Actor由平台维护，持续更新以应对目标网站的反爬策略。你只需要输入参数（如搜索词），它就能在云端执行，返回干净的数据，完全省去了自己处理反爬、解析、清洗的麻烦。虽然不算完全免费，但对于某些难以攻克的网站，性价比很高。
总结来说，解决核心采集难题需要“对症下药”。对抗反爬，深度集成的浏览器自动化工具加高质量代理是关键；实现高效去重， Bloom Filter 等算法是幕后英雄；而想一劳永逸，Apify 这类云平台提供了交钥匙解决方案。探索这些工具，可以在模板汇code.jishujc.com发现更多配置心得。
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