學習爬蟲技術中，網頁抓取的效率用ip代理體現出來

      大數據時代要進行數據分析，首先要有數據源，學習爬蟲可以獲取數據源，并且這些數據源可以按我們的目的進行采集，去掉很多無關數據。
 

 

     在進行大數據分析或者進行數據挖掘的時候，數據源可以從某些提供數據統計的網站獲得， 也可以從某些文獻或內部資料中獲得，但是這些獲得數據的方式，有時很難滿足我們對數據的需求。如果手動從互聯網中去尋找這些數據，耗費的精力過大并不劃算。此時可以利用爬蟲技術，自動從互聯網中獲取我們感興趣的數據內容，并將這些數據內容爬取回來作為我們的數據源，進行深層的數據分析，獲得更多有價值的信息。

     那么我們就需要使用到分布式爬蟲方法，爬蟲需要技術的數據量太多，需要完成的任務太重，使用傳統中的一臺機器單線程爬取，效率太低，為了有效的提高工作效率，通俗的來說，就是需要找幫手，使用多臺機器多個腳本共同協作，分布式爬取數據，最后把所有的機器完成的任務匯總在一起，完成重大的任務，在這基礎上，要想實現高效率高并發的在終端服務器獲取到大量的信息數據，ip代理的作用就體現出來了。

     動態ip海支持多種連接模式使用，高匿ip代理較強的保護本地信息安全，延時低助力爬蟲高效抓取，國內超好用的網絡改ip工具。