在Python网络爬虫开发中，面对目标网站的反爬策略，我们经常需要采取一些措施来确保爬虫的稳定运行和数据的顺利获取。本篇文章将围绕标题“python3.6利用IP代理爬虫防止被屏蔽”以及描述中的内容，详细介绍如何利用IP代理池和headers池来规避网站的反爬机制。
首先，当我们频繁地从同一个IP地址访问某个网站时，网站可能会检测到这种异常行为并实施封锁，导致我们的爬虫无法继续工作。为了避免这种情况，我们可以构建一个IP代理池，存储多个可用的代理IP地址。在代码示例中，给出了一个简单的IP代理列表`proxy_list`，包含了几个HTTP代理服务器的IP和端口。在实际应用中，这些代理IP通常从第三方服务提供商获取，或者通过网络爬虫自动抓取。
在访问目标网站时，我们可以随机选择一个代理IP，将其设置到请求的`proxies`参数中，例如：
```python
import requests
def get_random_proxy():
return random.choice(proxy_list)
proxy = get_random_proxy()
proxies = {'http': 'http://' + proxy, 'https': 'http://' + proxy}
response = requests.get('http://target_website.com', proxies=proxies)
```
除了IP代理，我们还需要考虑模拟不同的用户行为，以降低被识别为爬虫的风险。这可以通过设置不同的User-Agent（headers池）来实现。在描述中，可以看到一个`my_headers`列表，包含了多种常见浏览器的User-Agent字符串。每次发起请求时，我们可以随机选择一个User-Agent，将其添加到请求的`headers`参数中，如下所示：
```python
def get_random_header():
return random.choice(my_headers)
headers = {'User-Agent': get_random_header()}
response = requests.get('http://target_website.com', headers=headers)
```
结合IP代理和User-Agent的使用，我们可以使爬虫看起来像是来自不同用户的正常访问，从而降低被目标网站屏蔽的风险。然而，需要注意的是，使用代理IP并不总是安全的，因为有些代理可能已经失效或被网站封禁。因此，需要定期更新和验证代理池中的IP。同时，对于一些高级的反爬策略，如验证码、登录验证等，可能还需要引入其他技术，如图像处理（如OpenCV库在处理验证码中的应用）、自动化测试工具（如Selenium）等。
Python爬虫在应对网站反爬策略时，可以采用IP代理池和headers池作为基础手段，结合其他技术，如定时任务、动态请求间隔、模拟登录等，来提高爬虫的生存能力和效率。但同时也应尊重网站的robots.txt规则，合法合规地进行网络数据的抓取。
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