IP模擬器
即使大多數人不了解大數據的原理，但也知道大數據“殺手”，因為它已經上過很多次新聞了。目前大數據應用在很多行業，利用大數據來掌握客戶的供求關系，比如零售行業，哪個產品最受歡迎。如果能清楚地掌握顧客購物的變化，就能更快地采取對策，更容易創造暢銷產品。
無論是哪種行業，商家肯定會收集競爭對手的信息，掌握他們的優勢和劣勢，從而揚長避短。但這個結果的獲取并不是那么簡單，數據必須通過多種方法才能獲得。最常見的一種方式就是偽裝成用戶。比如，一個爬蟲冒充用戶抓取大量數據，進行分析，掌握產品的銷售價格、價格變化趨勢、產品類別等。的競爭產品。顯然，這種與手工操作的比較是比較繁瑣和低效的。
使用爬蟲抓取數據是不同的。比如我們每天都可以找一些產品來采集數據，這些數據都會被存儲起來。只要商品的價格發生變化，我們就能看得一清二楚，調整價格。也可以參考對方的產品信息購買新產品，或者可以參考價格區間。這些對于初創公司來說是非常有用的，了解整個市場的信息更有利于我們的判斷。
要得到這些信息并不容易，因為如果你隨便把它拿走，那不是培養了你的對手嗎？另外，爬蟲對信息的獲取也會對網站的服務器產生一定的影響。企業當然會為了自己的利益保護自己的數據。如，網站會設置各種反爬蟲，對數據進行偽裝，使用各種方法阻止你獲取有效數據。
網站設置的防線有IP檢測限制。檢測用戶的IP可以控制用戶的訪問頻率，減少對服務器的影響。訪問頻率降低，因此即使爬蟲使用代理IP進行突破，也會增加爬蟲的成本，降低爬蟲的效率。數據具有時間敏感性，時間越長，爬行效率越低。獲取信息所需的時間越長，對企業越有利。
為了解決網站的IP檢測問題，爬蟲只能使用代理IP（如IP模擬器動態IP代理）來替換IP，繼續獲取信息。由于IP頻率的限制，需要使用多個爬行器進行爬行。無論是使用多線程還是分布式爬蟲，都意味著使用更多的IP和增加成本，但這是無法避免的。畢竟，可以從這些數據中挖掘出非常有用的信息。
