在Python中编写爬虫时，可以采用以下技巧来提高效率和应对反爬机制：
提升爬虫效率
多线程或异步编程：
使用`threading`或`asyncio`库来提高并发性能。
设置合理的请求头：
模拟浏览器请求头，如`User-Agent`和`Referer`，降低被网站封禁风险。
合理设置请求间隔：
使用`time.sleep`函数设置适当的请求间隔，避免给目标网站带来过大压力。
应对反爬机制
使用IP代理：
通过代理IP池轮流使用不同的代理服务器进行访问，避免IP被封禁。
随机User-Agent：
在请求头中随机选择不同的`User-Agent`，模拟不同浏览器的访问行为。
处理验证码：
使用验证码识别库（如Tesseract OCR）进行自动识别，或手动输入验证码。
处理异常情况
异常处理：
使用`try-except`语句捕获和处理网络请求异常和网页解析异常。
数据清洗与异常数据处理：
对爬取的数据进行清洗，确保数据质量和准确性。
定时任务与自动重启：
使用定时任务框架（如APScheduler）进行定时爬取，并设置自动重启机制。
其他技巧
使用缓存：
将已访问过的数据进行缓存，避免重复请求和提高访问速度。
Cookies处理：
使用`cookielib`模块处理cookies，以便与`urllib2`或`requests`模块配合使用。
伪装成浏览器：
设置合适的请求头，如`User-Agent`和`Content-Type`，模拟浏览器访问行为。
示例代码
```python
import requests
import time
import random
设置User-Agent列表
user_agents = [
'Mozilla/5.0 （Windows NT 10.0； Win64； x64） AppleWebKit/537.36 （KHTML, like Gecko） Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
'Mozilla/5.0 （Windows NT 6.1； WOW64； rv:54.0） Gecko/ Firefox/54.0',
更多User-Agent...
]
随机选择一个User-Agent
headers = {'User-Agent': random.choice（user_agents）}
设置请求间隔
time.sleep（random.uniform（1, 3））
发送GET请求
response = requests.get（'http://example.com', headers=headers）
处理响应
if response.status_code == 200:
print（response.text）
else:
print（f"请求失败，状态码：{response.status_code}"）
以上技巧和代码示例可以帮助你编写更高效和健壮的Python爬虫。请根据实际需求调整代码