Python爬虫与反爬虫大战

最近在学爬虫时发现许多网站都有自己的反爬虫机制,这让我们没法直接对想要的数据进行爬取,于是了解这种反爬虫机制就会帮助我们找到解决方法. 常见的反爬虫机制有判别身份和IP限制两种,下面我们将一一来进行介绍. (一) 判别身份 首先我们看一个例子,看看到底什么时反爬虫. 我们还是以 豆瓣电影榜top250(https://movie.douban.com/top250) 为例.` import requests # 豆瓣电影榜top250的网址 url = 'https://movie.douban

对于爬虫中部分网站设置了请求次数过多后会封杀ip,现在模拟浏览器进行爬虫,也就是说让服务器认识到访问他的是真正的浏览器而不是机器操作 简单的直接添加请求头,将浏览器的信息在请求数据时传入: 打开浏览器--打开开发者模式--请求任意网站 如下图:找到请求的的名字,打开后查看headers栏,找到User-Agent,复制.然后添加到请求头中 代码如下: import requests url = 'https://www.baidu.com' headers ={ 'User-Agent':'Mo

前言 我们在写爬虫是遇到最多的应该就是js反爬了,今天分享一个比较常见的js反爬,这个我已经在多个网站上见到过了. 我把js反爬分为参数由js加密生成和js生成cookie等来操作浏览器这两部分,今天说的是第二种情况. 目标网站 列表页url:  http://www.hnrexian.com/archives/category/jk. 正常网站我们请求url会返回给我们网页数据内容等,看看这个网站返回给我们的是什么呢? 我们把相应中返回的js代码格式化一下,方便查看. < script typ

1.使用代理 适用情况:限制IP地址情况,也可解决由于"频繁点击"而需要输入验证码登陆的情况. 这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池,网上有很多免费的代理IP,良莠不齐,可以通过筛选找到能用的.对于"频繁点击"的情况,我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉. proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'} Requests: import requests response = requests.get(u

本文详细介绍了网站的反爬虫策略,在这里把我写爬虫以来遇到的各种反爬虫策略和应对的方法总结一下. 从功能上来讲,爬虫一般分为数据采集,处理,储存三个部分.这里我们只讨论数据采集部分. 一般网站从三个方面反爬虫:用户请求的Headers,用户行为,网站目录和数据加载方式.前两种比较容易遇到,大多数网站都从这些角度来反爬虫.第三种一些应用ajax的网站会采用,这样增大了爬取的难度(防止静态爬虫使用ajax技术动态加载页面). 1.从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略. 伪装header

爬虫与发爬虫的厮杀,一方为了拿到数据,一方为了防止爬虫拿到数据,谁是最后的赢家? 重新理解爬虫中的一些概念 爬虫:自动获取网站数据的程序 反爬虫:使用技术手段防止爬虫程序爬取数据 误伤:反爬虫技术将普通用户识别为爬虫,这种情况多出现在封ip中,例如学校网络.小区网络再或者网络网络都是共享一个公共ip,这个时候如果是封ip就会导致很多正常访问的用户也无法获取到数据.所以相对来说封ip的策略不是特别好,通常都是禁止某ip一段时间访问. 成本:反爬虫也是需要人力和机器成本 拦截:成功拦截爬虫,一般拦截

1.判断请求头来进行反爬 这是很早期的网站进行的反爬方式 User-Agent 用户代理 referer 请求来自哪里 cookie 也可以用来做访问凭证 解决办法:请求头里面添加对应的参数(复制浏览器里面的数据) 2.根据用户行为来进行反爬 请求频率过高,服务器设置规定时间之内的请求阈值 解决办法:降低请求频率或者使用代理(IP代理) 网页中设置一些陷阱(正常用户访问不到但是爬虫可以访问到) 解决办法:分析网页,避开这些特殊陷阱 请求间隔太短,返回相同的数据 解决办法:增加请求间隔 3.js加

我们在登山的途中,有不同的路线可以到达终点.因为选择的路线不同,上山的难度也有区别.就像最近几天教大家获取数据的时候,断断续续的讲过header.地址ip等一些的方法.具体的爬取方法相信大家已经掌握住,本篇小编主要是给大家进行应对反爬虫方法的一个梳理,在进行方法回顾的同时查漏补缺,建立系统的爬虫知识框架. 首先分析要爬的网站,本质是一个信息查询系统,提供了搜索页面.例如我想获取某个case,需要利用这个case的id或者name字段,才能搜索到这个case的页面. 出于对安全的考虑,有些网站会做

1.构建合理的HTTP请求标头. HTTP的请求头是一组属性和配置信息,当您发送一个请求到网络服务器时.因为浏览器和Python爬虫发送的请求头不同,反爬行器很可能会被检测到. 2.建立学习cookie. Cookie是一把双刃剑,有它不行,没有它更不行.站点将通过cookie来追踪你的访问情况,如果发现你有爬虫行为,将立即中断您的访问,例如,填写表格时速度过快,或在短时间内浏览大量网页.而且对cookies的正确处理,也可以避免许多采集问题,建议在收集网站的过程中,检查一下这些网站生成的coo

前言 爬虫和反爬虫日益成为每家公司的标配系统. 爬虫在情报获取.虚假流量.动态定价.恶意攻击.薅羊毛等方面都能起到很关键的作用,所以每家公司都或多或少的需要开发一些爬虫程序,业界在这方面的成熟的方案也非常多. 有矛就有盾,每家公司也相应的需要反爬虫系统来达到数据保护.系统稳定性保障.竞争优势保持的目的. 像安全与黑客从来都是相辅相成一样. 爬虫与反爬虫也是在双方程序员的斗智斗勇的过程不断发展和成长的. 抓包 抓包的目的: 分析出协议请求使用的数据,请求接口,参数等等. 常用的抓包分析工具: Fi

简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作.而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小. 爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史.而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走.然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本. 简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果

今天来谈谈关于反爬虫的东西. 随着大数据时代的来临,无论是个人还是企业,对于数据的需求都越来越大.这种需求也催生了如今异常热门的数据产业,也催生了日益完善的网络数据采集技术. 这种需求的扩大, 同时让网络爬虫日益猖獗,猖獗到甚至影响到了网站和APP的正常运行. 高频的网络爬虫行为无异于DDOS(分布式拒绝服务)攻击,虽然法律可以治它,但是其过程之繁琐,还是不如先让网站自身充分地强大起来. 为了便于基础薄弱的同学理解,我们先看一个基本的网站访问链路图: 这其中包含了我们从个人电脑的浏览器上访问一个