如何使用python解决网站的反爬虫

如何使用python解决网站的反爬虫

1、从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。伪装header。

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[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]。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。2、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。[这种防爬，需要有足够多的ip来应对]（1）、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。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urllib中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

当Python爬虫遇到网站防爬机制时如何处理

绕过反爬虫机制的方法 1、模拟正常用户。反爬虫机制还会利用检测用户的行为来判断，例如COOKIEs来判断是不是有效的用户。

2、动态页面限制。

有时候发现抓取的信息内容空白，这是因为这个网站的信息是通过用户的XHR动态返回内容信息。解决这种问题就要爬虫程序对网站进行分析，找到内容信息并抓取，才能获取内容。 3、降低IP访问频率。有时候平台为了阻止频繁访问，会设置IP在规定时间内的访问次数，超过次数就会禁止访问。

所以绕过反爬虫机制可以降低爬虫的访问频率，还可以用IPIDEA代理IP换IP解决限制。

python爬虫中怎么写反爬虫

1、通过UA判断：UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。

反爬虫机制通过判断访问要求的头部没有UA来识别爬虫，这种判断方法水平很低，通常不作为唯一的判断标准。

反爬虫非常简单，可以随机数UA。2、通过COOKIE判定：COOKIE是指会员帐户密码登录验证COOKIE是指会员帐户密码登录验证，通过区分该帐户在短时间内爬行的频率来判断。这种方法的反爬虫也很困难，需要多账户爬行。3、通过访问频率判定爬虫类经常在短时间内多次访问目标网站，反爬虫类机制可以通过单个IP访问的频率来判断是否是爬虫类。

这样的反爬方式难以反制，只能通过更换IP来解决。4、通过验证码判定验证码是反爬虫性价比高的实施方案。反爬虫通常需要访问OCR验证码识别平台，或者使用TesseractOCR识别，或者使用神经网络训练识别验证码。

5、动态性页面加载使用动态加载的网站通常是为了方便用户点击和查看，爬虫无法与页面互动，这大大增加了爬虫的难度。

python爬虫有什么办法防止反爬虫

动态页面的限制，爬虫工作者可能会遇到这样的尴尬，当你抓取下目标页面之后，你发现，关键信息处一片空白，只有密密麻麻一片的框架代码，这是因为该网站的信息是通过用户Post的XHR动态返回内容信息，解决这种问题就是要通过开发者工具（FireBug等）对网站流进行分析，对内容信息进行抓取，获取所需要的内容。 用户行为检测，有一些是网站通过检测和分析一些用户的行为，比如说是针对COOKIEs，通过检查COOKIEs来判断用户是不是可以利用和保存的有效客户，通常是需要登陆的网站，经常会采用这样的技术。

层次再深的还有，信息验证，部分网站的登陆是需要验证吗的验证的，就像登陆的时候，系统会自动分配出验证码，authenticity_token，authenticity_token会和用户提交的登录名和密码一起发送回服务器。

IP的访问频率被限制，一些平台为了防止多次访问网站，会在某个同一个IP在单元时间内超过一定的次数的时候，将禁止这个IP继续访问。对于这个限制IP访问效率，可以使用代理IP的方法来解决问题比如使用IPIDEA。 以上简单的说了三种常见的反爬虫已经反爬虫的应对方法，一般来讲越高级的爬虫被封锁的机率救会越低，但是性能会比较低一些。

Python爬虫如何避免爬取网站访问过于频繁

一. 关于爬虫爬虫，是一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。本质是利用程序获取对我们有利的数据。

反爬虫，从不是将爬虫完全杜绝；而是想办法将爬虫的访问量限制在一个可接纳的范围，不要让它过于频繁。

二. 提高爬虫效率的方法协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。

将任务分成多个，并发（交替）的执行。 分布式爬虫。

让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。 打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。

比如，使用网速好的网络等等。 三. 反爬虫的措施限制请求头，即request header。

解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。 限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用COOKIEs和session的知识去模拟登录。 复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。

这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。 ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。

如何应对网站反爬虫策略？如何高效地爬大量数据

一般有一下几种一些常用的方法IP代理 对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API, 需要解决的主要就是IP源的问题了.网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右), 我做过简单的测试, 100个IP中, 平均可用的在40-60左右, 访问延迟均在200以上.网络有高质量的代理IP出售, 前提是你有渠道.因为使用IP代理后, 延迟加大, 失败率提高, 所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步, 将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 调用成功后再进行回调处理, 失败则重新加入队列. 每次请求都从IP池中取IP, 如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.COOKIEs 有一些网站是基于COOKIEs做反爬虫, 这个基本上就是如 @朱添一 所说的, 维护一套COOKIEs池注意研究下目标网站的COOKIEs过期事件, 可以模拟浏览器, 定时生成COOKIEs限速访问 像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据, 那真是分分钟被封IP的事, 限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现), 效率问题也不用担心, 一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.一些坑大批量爬取目标网站的内容后, 难免碰到红线触发对方的反爬虫机制. 所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.一般被反爬虫后, 请求返回的HttpCode为403的失败页面, 有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣), 所以检测到403调用失败, 就发送报警, 可以结合一些监控框架, 如Metrics等, 设置短时间内, 告警到达一定阀值后, 给你发邮件,短信等.当然, 单纯的检测403错误并不能解决所有情况. 有一些网站比较奇葩, 反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿), 这时候往往爬虫任务会进入解析阶段, 解析失败是必然的. 应对这些办法, 也只能在解析失败的时候, 发送报警, 当告警短时间到达一定阀值, 再触发通知事件. 当然这个解决部分并不完美, 因为有时候, 因为网站结构改变, 而导致解析失败, 同样回触发告警. 而你并不能很简单地区分, 告警是由于哪个原因引起的.