搞深度学习数据采集的时候，最烦人的就是网站老拦着你。要么说你IP访问太勤，要么冷不丁弹个验证码让你填，让人头疼不已。不过不要慌，代理服务器配合验证码识别技术，难题迎刃而解。

代理服务器就像个跑腿小哥：你想从某个网站拿数据，不用自己直接冲过去（暴露自己），而是告诉小哥（代理服务器）："帮我去那里拿个东西。" 小哥就去帮你拿数据，再悄悄送回给你。

如果一个小哥跑得太勤被店家怀疑了，就换个小哥（换IP）接着上。这样目标网站看到的永远是"新面孔"，根本不知道背后其实是同一个人（也就是你）在疯狂扫货（采集数据）。这招既藏住了你的真实身份（IP），又能让程序小哥吭哧吭哧一直干活，两全其美。 

在爬虫抓取数据的过程中，难免会遇到验证码识别，而且五花八门种类繁多，数字和字母算是很简单的验证码了，还有一些图形和滑块验证算是稍微难一点的，还有更变态的验证码如回答脑筋急转弯问题，或者一些冷知识，根本是在为难人。

还好有深度学习算法可以识别验证码，如卷积神经网络和循环神经网络，他们能自动学习验证码的特征，不管是字符的形状和颜色还是位置，都能识别且准确。在训练验证码识别模型的时候，先把大量带标签的验证码样本处理处理，增强一下数据，再调整调整模型结构，优化优化算法，性能就能提升起来。

代理服务器和验证码识别都这么厉害，它们要怎么配合起来为爬虫服务呢？

其实并不复杂，我们先发起数据采集任务，把请求分给不同的代理服务器，同时把验证码识别模块也启动起来。代理服务器把带验证码的请求发给目标网站，收到响应后，把验证码图像扔给验证码识别模块。识别出结果后，再反馈给代理服务器，它接着把完整的请求发给网站，获取到数据后就存起来，同时把采集过程的信息也记下来。

我们来看一个真实案例，某电商平台商品信息采集项目。以前因为网站有各种限制，采集数据非常难。后来用了代理服务器和验证码识别的协同方案，把代理服务器配置好，把验证码识别模型优化好，结果采集商品信息不再寸步难行，一周左右就采集了10 万多条商品信息，采集成功率从 60% 硬是提升到了 85%。

不过，代理服务器虽然厉害，但如果本身质量不行，非但不能提高工作效率，还会拖后腿，如验证码识别的准确率可能会受影响，抓取数据的效率会下降等。因此在选择代理服务器时，要考虑多个方面如速度、稳定性、纯净度和性价比等方面。

代理服务器和验证码识别在深度学习数据采集里的协同应用能帮我们大忙，它们能帮我们轻松突破数据采集的难题，给深度学习模型训练提供量大且精准的数据，对人工智能领域的发展起到了巨大的推动作用。