python反反爬虫技术限制连续请求时间处理

目录
  • 前言
  • 用勾子函数根据缓存行为设置访问时间
  • 爬虫相关库
    • 1. 爬虫常用的测试网站:httpbin.org
    • 2. requests-cache
  • 为原有代码微创式添加缓存功能
  • 缓存的清空和识别
  • 自定义设置缓存的形式
    • 自定义设置缓存的例子1:设置缓存文件类型
    • 自定义设置缓存的例子2:设置缓存保存内容

前言

一般的反爬措施是在多次请求之间增加随机的间隔时间,即设置一定的延时。但如果请求后存在缓存,就可以省略设置延迟,这样一定程度地缩短了爬虫程序的耗时。

下面利用requests_cache实现模拟浏览器缓存行为来访问网站,具体逻辑如下:存在缓存,就直接走,不存在缓存,就停一下再走

示例代码

用勾子函数根据缓存行为设置访问时间

import requests_cacheimport timerequests_cache.install_cache()  
#默认按照浏览器的缓存进行
requests_cache.clear()
    def make_throttle_hook(timeout=0.1):    
    def hook(response, *args, **kwargs):        
print(response.text)          
# 判断没有缓存时就添加延时      
    if not getattr(response, 'from_cache', False):              
    print(f'Wait {timeout} s!')              
         time.sleep(timeout)      
         else:              
    print(f'exists cache: {response.from_cache}')      
         return response  
         return hookif __name__ == '__main__':    
    requests_cache.install_cache()    
    requests_cache.clear()  
    session = requests_cache.CachedSession()
# 创建缓存会话    
session.hooks = {'response': make_throttle_hook(2)}
# 配置钩子函数    
    print('first requests'.center(50,'*'))    
    session.get('http://httpbin.org/get')  
    print('second requests'.center(50,'*'))    
    session.get('http://httpbin.org/get')

有关requests_cache的更多用法,参考下面requests_cache说明

爬虫相关库

1. 爬虫常用的测试网站:httpbin.org

httpbin.org 这个网站能测试 HTTP 请求和响应的各种信息,比如 cookie、ip、headers 和登录验证等,且支持 GET、POST 等多种方法,对 web 开发和测试很有帮助。它用 Python + Flask 编写,是一个开源项目。

2. requests-cache

requests-cache,是 requests 库的一个扩展包,利用它可以非常方便地实现请求的缓存,直接得到对应的爬取结果。

作用和使用场景

1.在爬取过程中,它可以根据浏览器的缓存机制来选择缓存内容。从请求行为上看与浏览器更加相似,起到反反爬的效果。

2.另外,还可以自定义缓存机制,在爬虫项目中,优化性能。

requests-cache库只能对requests的请求实现缓存功能,而且requests要以session方式进行请求。单独的requests.get、requests.post 不能被缓存。

requests

使用方法

安装:

$ pip install requests-cache

与普通的代码比较

在爬取一个域名下的多个url时,使用requests.session.get或requests.session.post会比单纯的requests.get、requests.post更高效。因为它只建立了一个会话,并在上面做多次请求。同时还支持登录信息cookie等的传递。

下面比较一下缓存代码的写法 没有缓存的代码:

普通的requests session爬取

import requests
import time
start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

该代码是访问了httpbin.org网站,该网站会解析delay/1,在1秒后返回。

有缓存的代码:

带缓存的requests session爬取

import requests_cache #pip install requests_cache
import time
start = time.time()
session = requests_cache.CachedSession('demo_cache')
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

为原有代码微创式添加缓存功能

只需要添加一句requests_cache.install_cache('demo_cache')即可。

微创式添加缓存功能

import requests_cache #pip install requests_cache
requests_cache.install_cache('demo_cache')#demo_cache.sqlite 做缓存
import requests
import time
start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time', end - start)

缓存的清空和识别

如果需要清空缓存,可以调用:requests_cache.clear() # 清空缓存代码

通过res.from_cache可以判断该值是否是缓存值:

import requests_cache
import requests
requests_cache.install_cache() # 设置缓存
requests_cache.clear() # 清空缓存
url = 'http://httpbin.org/get'
res = requests.get(url)
print(f'cache exists: {res.from_cache}')
# cache exists: False # 不存在缓存
res = requests.get(url)
print(f'exists cache: {res.from_cache}')
# exists cache: True # 存在缓存

自定义设置缓存的形式

requests_cache.install_cache默认的方式是与浏览器的缓存行为一致的。如果要自定义可以先了解该函数的参数:

requests_cache.install_cache定义

requests_cache.install_cache(
    cache_name='cache',
    backend=None,
    expire_after=None,
    allowable_codes=(200,),
    allowable_methods=('GET',),
    filter_fn=<
function <lambda> at 0x11c927f80>,
        session_factory=<
        class 'requests_cache.core.CachedSession'>,
        **backend_options,)

该参数说明如下: - cache_name:缓存文件名称。

  • backend:设置缓存的存储机制,默认使用sqlite进行存储。
    支持四种不同的存储机制,分别为memory、sqlite、mongoDB、redis。在设置存储机制为mongoDB、redis时需要提前安装对应的模块。pip install pymongo; pip install redies。
  • memory:以字典的形式将缓存存储在内存当中,程序运行完以后缓存将被销毁
  • sqlite:将缓存存储在sqlite数据库中
  • mongoDB:将缓存存储在mongoDB数据库中
  • redis:将缓存存储在redis中
  • expire_after:设置缓存的有效时间,默认永久有效。
  • allowable_codes:设置状态码。
  • allowable_methods:设置请求方式,默认get,表示只有get请求才可以生成缓存。
  • session_factory:设置缓存执行的对象,需要实现CachedSession类。
  • **backend_options:如果缓存的存储方式为sqlit、mongo、redis数据库,该参数表示设置数据库的连接方式。

自定义设置缓存的例子1:设置缓存文件类型

设置缓存文件类型的代码如下:

#设置缓存:任选其一
requests_cache.install_cache('demo_cache')#demo_cache.sqlite 做缓存
#demo_cache文件夹做缓存,删除及表示清空缓存
requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem')
#缓存文件夹便会使用系统的临时目录,而不会在代码区创建缓存文件夹。
requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_temp=True)
#缓存文件夹便会使用系统的专用缓存文件夹,而不会在代码区创建缓存文件夹
requests_cache.install_cache('demo_cache', backend='filesystem', use_cache_dir=True)
#Redis  ,需要安装redis-py  pip install redies
backend = requests_cache.RedisCache(host='localhost', port=6379)
requests_cache.install_cache('demo_cache', backend=backend)

其他不同格式:

MongoDB 安装pymongo pip install pymongo;

调用requests_cache.MongoCache 保存为’mongodb’

gridfs 安装pymongo

调用requests_cache.GridFSCache 保存为’gridfs’

DynamoDB boto3 调用requests_cache.DynamoDbCache 保存为’dynamodb’

Memory 以字典的形式将缓存存储在内存当中,程序运行完以后缓存将被销毁 调用requests_cache.BaseCache 保存为’memory’

自定义设置缓存的例子2:设置缓存保存内容

具体例子代码如下:

import time
import requests
import requests_cache
#只缓存post
requests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_methods=['POST'])
#只缓存200返回值的请求
requests_cache.install_cache('demo_cache2', allowable_codes=(200,))

只缓存200返回值的请求

设置缓存的过期时间:

#site1.com 的内容就会缓存 30 秒,site2.com/static 的内容就永远不会过期
urls_expire_after = {'*.site1.com': 30, 'site2.com/static': -1}
requests_cache.install_cache(
    'demo_cache2', urls_expire_after=urls_expire_after)

在响应头中,浏览器会根据cache_control参数来确定是否保存缓存,在设置requests_cache缓存时,可以对cache_control参数设置,使其保存浏览器不需要保存的内容。

# 保存头中,cache_control设为不保存的请求
requests_cache.install_cache('demo_cache3', cache_control=True)
start = time.time()
session = requests.Session()
for i in range(10):
    session.get('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time for get', end - start)
start = time.time()
for i in range(10):
    session.post('http://httpbin.org/delay/1')
    print(f'Finished {i + 1} requests')
end = time.time()
print('Cost time for post', end - start)

在 Request Headers 里面加上了 Cache-Control 为 no-store,这样的话,即使我们声明了缓存那也不会生效

session.get('http://httpbin.org/delay/1',
    headers={
    'Cache-Control': 'no-store'
    }
)

以上就是python反反爬虫技术限制连续请求时间处理的详细内容,更多关于python反反爬虫连续请求限制的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Python爬虫突破反爬虫机制知识点总结

    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

  • python中绕过反爬虫的方法总结

    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

  • python爬虫爬取淘宝商品比价(附淘宝反爬虫机制解决小办法)

    因为评论有很多人说爬取不到,我强调几点 kv的格式应该是这样的: kv = {'cookie':'你复制的一长串cookie','user-agent':'Mozilla/5.0'} 注意都应该用 '' ,然后还有个英文的 逗号, kv写完要在后面的代码中添加 r = requests.get(url, headers=kv,timeout=30) 自己得先登录自己的淘宝账号才有自己登陆的cookie呀,没登录cookie当然没用 以下原博 本人是python新手,目前在看中国大学MOOC的嵩天

  • Requests什么的通通爬不了的Python超强反爬虫方案!

    一.前言 一个非常强的反爬虫方案 -- 禁用所有 HTTP 1.x 的请求! 现在很多爬虫库其实对 HTTP/2.0 支持得不好,比如大名鼎鼎的 Python 库 -- requests,到现在为止还只支持 HTTP/1.1,啥时候支持 HTTP/2.0 还不知道. Scrapy 框架最新版本 2.5.0(2021.04.06 发布)加入了对 HTTP/2.0 的支持,但是官网明确提示,现在是实验性的功能,不推荐用到生产环境,原文如下: " HTTP/2 support in Scrapy is

  • 用sleep间隔进行python反爬虫的实例讲解

    在找寻材料的时候,会看到一些暂时用不到但是内容不错的网页,就这样关闭未免浪费掉了,下次也不一定能再次搜索到.有些小伙伴会提出可以保存网页链接,但这种基本的做法并不能在网页打不开后还能看到内容.我们完全可以用爬虫获取这方面的数据,不过操作过程中会遇到一些阻拦,今天小编就教大家用sleep间隔进行python反爬虫,这样就可以得到我们想到的数据啦. 步骤 要利用headers拉动请求,模拟成浏览器去访问网站,跳过最简单的反爬虫机制. 获取网页内容,保存在一个字符串content中. 构造正则表达式,

  • python反反爬虫技术限制连续请求时间处理

    目录 前言 用勾子函数根据缓存行为设置访问时间 爬虫相关库 1. 爬虫常用的测试网站:httpbin.org 2. requests-cache 为原有代码微创式添加缓存功能 缓存的清空和识别 自定义设置缓存的形式 自定义设置缓存的例子1:设置缓存文件类型 自定义设置缓存的例子2:设置缓存保存内容 前言 一般的反爬措施是在多次请求之间增加随机的间隔时间,即设置一定的延时.但如果请求后存在缓存,就可以省略设置延迟,这样一定程度地缩短了爬虫程序的耗时. 下面利用requests_cache实现模拟浏

  • Python常见反爬虫机制解决方案

    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

  • python做反被爬保护的方法

    网络爬虫,是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成.但是当网络爬虫被滥用后,互联网上就出现太多同质的东西,原创得不到保护.于是,很多网站开始反网络爬虫,想方设法保护自己的内容. 一: User-Agent +Referer检测 User-Agent 是HTTP协议的中的一个字段, 其作用是描述发出HTTP请求的终端的一些信息. 使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本.CPU 类型.浏览器及版本.浏览器渲染引擎.浏览器语言.浏览器插件等. 服务器通过这个字

  • python cookie反爬处理的实现

    Cookies的处理 作用 保存客户端的相关状态 在爬虫中如果遇到了cookie的反爬如何处理? 手动处理     在抓包工具中捕获cookie,将其封装在headers中     应用场景:cookie没有有效时长且不是动态变化 自动处理  使用session机制  使用场景:动态变化的cookie  session对象:该对象和requests模块用法几乎一致.如果在请求的过程中产生了cookie,如果该请求使用session发起的,则cookie会被自动存储到session中. 案例 爬取

  • Python爬虫基础讲解之请求

    一.请求目标(URL) URL又叫作统一资源定位符,是用于完整地描述Internet上网页和其他资源的地址的一种方法.类似于windows的文件路径. 二.网址的组成: 1.http://:这个是协议,也就是HTTP超文本传输协议,也就是网页在网上传输的协议. 2.mail:这个是服务器名,代表着是一个邮箱服务器,所以是mail. 3.163.com:这个是域名,是用来定位网站的独一无二的名字. 4.mail.163.com:这个是网站名,由服务器名+域名组成. 5./:这个是根目录,也就是说,

  • Python爬虫技术

    目录 一.Python爬虫简单介绍 1.抓取网页本身的接口 2.网页抓取后的处理 二.爬虫架构 三.URL管理器 1.基本功能 2.存蓄方式 3.网页下载器(urllib) 四.网页解析器(BeautifulSoup) 1.解析器选择 2.BeautifulSoup 3.使用说明 一.Python爬虫简单介绍 1.抓取网页本身的接口 相比与其他静态的编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页的接口更简洁:相比其他动态脚本语言,如Perl,shell,python的urllib包提供

  • Python字体反爬实战案例分享

    目录 实战场景 实战编码 实战场景 本篇博客学习字体反爬,涉及的站点是实习 x,目标站点地址直接百度搜索即可. 可以看到右侧源码中出现了很多“乱码”,这其中就包含了关键信息. 接下来按照常规的套路,在开发者工具中检索字体相关信息,但是筛选之后,并没有得到反爬的字体,只有一个 file? 有些许的可能性. 这里就是一种新鲜的场景了,如果判断不准,那只能用字体样式和字体标签名进行判断了.在网页源码中检索 @font-face 和 myFont,得到下图内容,这里发现 file 字体又出现了,看来解决

  • Python小白学习爬虫常用请求报头

    客户端HTTP请求 URL只是标识资源的位置,而HTTP是用来提交和获取资源.客户端发送一个HTTP请求到服务器的请求消息,包括以下格式: 请求行.请求头部.空行.请求数据 一个典型的HTTP请求 GET https://www.baidu.com/ HTTP/1.1 Host: www.baidu.com Connection: keep-alive Upgrade-Insecure-Requests: 1 User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Wi

  • Python可执行文件反编译教程(exe转py)

    python的便利性,使得如今许多软件开发者.黑客都开始使用python打包成exe的方式进行程序的发布,这类exe有个特点,就是可以使用反编译的方法得到程序的源码,是不是很神奇?我们接下来就开始学习如何反编译有python打包成的exe程序吧.PS:下面介绍的是使用比较广泛的pyinstaller的反编译方法. 下面是一个由pyinstaller打包的勒索病毒,我们通过其图标,就可以知道它是pyinstaller打包的. 反编译的第一步是将exe文件转换成pyc文件,这里使用的是pyinstx

随机推荐