API爬虫核心在于理解接口规则而非编码，80%精力用于分析URL参数、请求方法、Headers、响应结构等；需用开发者工具抓包，Python模拟时注意Session复用、签名生成、错误处理与限频日志。
爬虫开发中调用 API 接口，核心不是写多少代码，而是理解目标接口的规则、验证方式和数据结构。真正能稳定跑起来的 API 爬虫，80% 功夫花在“看清接口”上，20% 才是编码实现。
先搞懂这个 API 到底怎么用
别急着写 requests.get()。打开浏览器开发者工具（F12），切到 Network 标签页，手动操作一次目标页面或功能（比如搜索商品、加载列表），找到对应请求（通常是 XHR 或 Fetch），点开看：
- 请求地址（URL）：有没有动态参数？比如 timestamp、sign、token？
- 请求方法：是 GET 还是 POST？POST 的话，Body 是 form-data、x-www-form-urlencoded 还是 JSON？
- 请求头（Headers）：重点关注 User-Agent、Referer、Cookie、Authorization、X-Token 这类字段——很多接口靠它验身份。
- 响应内容：是纯 JSON？有没有加密或混淆？状态码是不是总返回 200？错误时怎么提示（比如 code=401 表示过期）？
用 Python 模拟真实请求，别裸奔
requests 库够用，但关键是要“像人一样发请求”。简单示例：
import requestsheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36", "Referer": "https://www.php.cn/link/51c8a2a1dffa372556506579fcb41a1d", "X-Token": "abc123def456", # 可能需要登录后从响应里提取 }
params = {"page": 1, "size": 20} resp = requests.get("https://www.php.cn/link/f7e47cabc89aa734c3c9aec9aa9692c0", headers=headers, params=params)
if resp.status_code == 200: data = resp.json()
检查 data.get("code") == 0 再取 data.get("data")
注意：别漏掉 session 复用。如果接口依赖登录态（比如 Cookie 或 token），用 requests.Session() 自动管理更稳。
应对反爬：签名、时间戳、加密参数怎么破
很多正规平台 API 会加 sign 参数（如 MD5(timestamp+secret+params)）。这时候不能只靠 Python 请求，得把前端 JS 逻辑“抄过来”：
- 在 Sources 或 Debugger 里搜 sign、crypto、md5，定位生成函数
- 用 PyExecJS、execjs 或直接重写 JS 逻辑（推荐用
pycryptodome或hashlib） - 时间戳通常用
int(time.time() * 1000)，但有些接口要和服务端对齐，可先抓一次响应头里的Date字段校准
小技巧：把 JS 函数复制进浏览器控制台，传不同参数试输出，确认逻辑后再移植到 Python。
稳定运行的关键：错误处理 + 限频 + 日志
API 爬虫挂掉，90% 是因为没处理好异常。基础防护建议：
- 用
try/except包住请求，捕获requests.exceptions.RequestException - 检查响应中的业务 code（不是 HTTP 状态码），比如
if data.get("code") != 0: log.error(data.get("msg")) - 加
time.sleep(1)控制频率；高频请求配随机 delay（0.8–1.5 秒）更安全 - 记录每次请求的 URL、耗时、状态、返回摘要（前 200 字符），出问题秒定位
基本上就这些。API 爬虫不复杂，但容易忽略细节。看清规则、模拟到位、容错留痕，比追求“全自动识别”实在得多。
