关于爬虫和反爬虫的简略方案分享

有的时候,我们本来写得好好的爬虫代码,之前还运行得Ok, 一下子突然报错了. 报错信息如下: Http 800 Internal internet error 这是因为你的对象网站设置了反爬虫程序,如果用现有的爬虫代码,会被拒绝. 之前正常的爬虫代码如下: from urllib.request import urlopen ... html = urlopen(scrapeUrl) bsObj = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser") 这

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

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

一.网络爬虫的基本知识 网络爬虫通过遍历互联网络,把网络中的相关网页全部抓取过来,这体现了爬的概念.爬虫如何遍历网络呢,互联网可以看做是一张大图,每个页面看做其中的一个节点,页面的连接看做是有向边.图的遍历方式分为宽度遍历和深度遍历,但是深度遍历可能会在深度上过深的遍历或者陷入黑洞.所以,大多数爬虫不采用这种形式.另一方面,爬虫在按照宽度优先遍历的方式时候,会给待遍历的网页赋予一定优先级,这种叫做带偏好的遍历. 实际的爬虫是从一系列的种子链接开始.种子链接是起始节点,种子页面的超链接指向的页面是

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

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

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

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