大家知道在大數據時代，每天互聯網上進行得最頻繁的一個操作是用ip代理工具進行網絡爬蟲抓取，爬蟲的速度，并不是越快越好，采集的速度太快，就容易被發現有可能封號。那么如何避免這個問題呢?

　　通常情況下，在每個頁面抓取之間設定較大的延時等待以限制最大訪問頻率，可以保證既不會給服務器造成過重負擔，也不會因訪問太頻繁而被服務器禁止，然而這樣的方法將導致網絡利用率低，抓取速度慢，對于大量網頁的抓取任務來說，往往是無法忍受的。

　　一個簡化的理想模型，可以很好的說明這個問題，假設某網站允許的最大訪問頻率為6頁/分鐘，于是最小時間間隔為10s，這個時間要通過很多次重復試驗來確定。網絡流暢時每個網頁讀取時間為0.5s，為了保證不被服務器屏蔽，至少要等待9.5s的間隔時間才繼續抓取下一個頁面，這個9.5s的間隔時間是固定的，即使網絡較差時也要等待這么長的時間。網絡較差時，網頁讀取時間為9.5s，再延時等待9.5s，于是每個網頁的讀取時間變為19s，幾乎是網絡流暢時的兩倍。而實際上網絡較差時的理想情況下，只需要等待0.5s，這時便保持和網絡流暢時相同的抓取速度，由此可見這種限制最大速度的方法是很低效的。

　　另外延時等待時間對抓取頻率的影響是很模糊的，延時1s時抓取頻率是100頁/分鐘，那么延時10s就是10頁/分鐘嗎?很難確定，尤其是在復雜的網絡環境中。

　　要改進上述方法，一種很自然的解決方案就是：使等待時間動態變化，即等于最小時間間隔減去網頁讀取時間，這樣就能保證網頁平均抓取時間在網絡流暢和網絡較差時都為最小時間間隔。這種方法對于單線程的爬蟲訪問小規模網站來說也許可行，但在多線程分布式的爬蟲訪問大規模網站時，整體上的抓取時間由許多并行的抓取任務共同決定，并且各種異常情況(頁面無效或者連接超時)使得抓取時間更加不可計算，這種方法就顯得相當笨拙了。

　　綜合考慮各種因素，顯然我們需要一種模糊的，不需要精確計算的方法來控制爬蟲抓取速度，而且這個速度是很直觀的以頻率(頁/分鐘)來表示——PID控制算法就是其中一種。PID控制器控制爬蟲速度的原理簡單來說就是：速度快了，增加延時時間;速度慢了，減小延時時間。

　　最好的方法是使用動態ip海，幫我們解決IP受到限制的問題，但我們還是要注意分析出不同網站的反爬機制。