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python常见的反爬虫和应对方法?【黑马python培训】

更新时间:2022年11月16日 15时43分07秒 来源:黑马程序员论坛

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通过 Headers 反爬虫:
从用户请求的 Headers 反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站都会对 Headers 的 User-Agent进行检测,还有一部分网站会对 Referer 进行检测(一些资源网站的防盗链就是检测 Referer)。如果遇到了这类反爬虫机制,可以直接在爬虫中添加 Headers,将浏览器的 User-Agent 复制到爬虫的Headers 中;或者将 Referer 值修改为目标网站域名。对于检测 Headers 的反爬虫,在爬虫中修改或者添加 Headers 就能很好的绕过。
基于用户行为反爬虫:
还有一部分网站是通过检测用户行为,例如同一 IP 短时间内多次访问同一页面,或者同一账户短时间内多次进行相同操作。大多数网站都是前一种情况,对于这种情况,使用 IP 代理就可以解决。可以专门写一个爬虫,爬取网上公开的代理 ip,检测后全部保存起来。这样的代理 ip 爬虫经常会用到,最好自己准备一个。有了大量代理 ip 后可以每请求几次更换一个 ip,这在 requests 或者 urllib2 中很容易做到,这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。对于第二种情况,可以在每次请求后随机间隔几秒再进行下一次请求。有些有逻辑漏洞的网站,可以通过请求几次,退出登录,重新登录,继续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制。
动态页面的反爬虫:
上述的几种情况大多都是出现在静态页面,还有一部分网站,我们需要爬取的数据是通过 ajax 请求得到,或者通过 JavaScript 生成的。首先用 Fiddler 对网络请求进行分析。如果能够找到 ajax 请求,也能分析出具体的参数和响应的具体含义,我们就能采用上面的方法,直接利用 requests 或者 urllib2 模拟 ajax 请求,对响应的 json 进行分析得到需要的数据。
能够直接模拟 ajax 请求获取数据固然是极好的,但是有些网站把 ajax 请求的所有参数全部加密了。我们根本没办法构造自己所需要的数据的请求。这种情况下就用selenium+phantomJS,调用浏览器内核,并利用 phantomJS 执行 js 来模拟人为操作以及触发页面中的 js 脚本。从填写表单到点击按钮再到滚动页面,全部都可以模拟,不考虑具体的请求和响应过程,只是完完整整的把人浏览页面获取数据的过程模拟一遍。用这套框架几乎能绕过大多数的反爬虫,因为它不是在伪装成浏览器来获取数据(上述的通过添加 Headers 一定程度上就是为了伪装成浏览器),它本身就是浏览器phantomJS 就是一个没有界面的浏览器,只是操控这个浏览器的不是人。利用selenium+phantomJS 能干很多事情,例如识别点触式(12306)或者滑动式的验证码,对页面表单进行暴力破解等。

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