python反扒机制的5种解决方法

前言

反爬虫是网站为了维护自己的核心安全而采取的抑制爬虫的手段，反爬虫的手段有很多种，一般情况下除了百度等网站，反扒机制会常常更新以外。为了保持网站运行的高效，网站采取的反扒机制并不是太多，今天分享几个我在爬虫过程中遇到的反扒机制，并简单介绍其解决方式。

基于User-Agent反爬

简介：服务器后台对访问的User_Agent进行统计，单位时间内同一User_Agent访问的次数超过特定的阀值，则会被不同程度的封禁IP，从而造成无法进行爬虫的状况。

解决方法：

一 . 将常见的User-Agent放到ua_list中，以列表形式进行随机使用

代码示例：

二. 加载fake_useragent库，随机生成User-Agent添加到headers中

代码示例：

2 基于IP反爬

简介: 爬虫程序可能会在短时间内对指定的服务器发起高频的请求。后台服务器对访问进行统计，单位时间内同一IP访问的次数超过一个特定的值（阀值），就会不同程度的禁封IP，导致无法进行爬虫操作。

解决方法：使用代理池，并设定延迟访问

如何获取代理服务器？免费：西祠代理、快代理、goubanjia 收费：代理精灵等

代码示例：

3 基于cookie反扒

简介：网站会通过cookie跟踪你的访问过程，如果发现有爬虫行为会立刻中断你的访问，比如特别快的填写表单，或者短时间内浏览大量页面。而正确地处理cookie，又可以避免很多采集问题，建议在采集网站过程中，检查一下这些网站生成的cookie，然后想想哪一个是爬虫需要处理的。

解决方法：

一 手动处理

将cookie封装到headers字典中，将该字典作用到get/post方法的headers参数中

二 自动处理

需要两次处理。第一次是为了捕获和存储cookie到session对象中，第二次就是用携带cookie的session进行请求发送，这次请求发送就是携带cookie发起的请求。可以跟requests一样调用get/post进行请求的发送。在使用session进行请求发送的过程中，如果产生了cookie，则cookie会被自动存储session对象中

代码示例：

#基于session自动处理
cookiesess = requests.Session()
#该次请求只是为了捕获cookie存储到sess中
sess.get(url='https://xueqiu.com/',headers=headers)
url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=20367942&count=15&category=-1'
json_data = sess.get(url=url,headers=headers).json()json_data

4 图片懒加载

简介：图片懒加载是一种网页优化技术。图片作为一种网络资源，在被请求时也与普通静态资源一样，将占用网络资源，而一次性将整个页面的所有图片加载完，将大大增加页面的首屏加载时间。为了解决这种问题，通过前后端配合，使图片仅在浏览器当前视窗内出现时才加载该图片，达到减少首屏图片请求数的技术就被称为“图片懒加载”。在网页源码中，在img标签中首先会使用一个“伪属性”（通常使用src2，original......）去存放真正的图片链接而并非是直接存放在src属性中。当图片出现到页面的可视化区域中，会动态将伪属性替换成src属性，完成图片的加载。

解决方法：通过细致观察页面的结构，发现图片的链接真正链的伪属性中，一般不在src中，而是src2中，xpath要使用该属性

示例代码：

5 Ajax动态加载

简介：从网页的 url 加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载出更多的内容，并把这些内容传输到网页中。这就是为什么有些网页直接爬它的URL时却没有数据的原因。现在这样的网站也越来越多。
解决方法:使用审查元素分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。对返回的json使用requests中的json进行解析，观察动态加载的规律，在请求头中对规律进行使用

抓包工具推荐:fiddler

到此这篇关于python反扒机制的5种解决方法的文章就介绍到这了,更多相关python反扒机制内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python 常见的反爬虫策略

    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

  • Python爬虫实例扒取2345天气预报

    寒假里学习了一下Python爬虫,使用最简单的方法扒取需要的天气数据,对,没听错,最简单的方法.甚至没有一个函数封装.. 网址:http://tianqi.2345.com/wea_history/53892.htm 火狐中右键查看网页源代码,没有发现天气数据,因此推断网页采用的json格式数据. 右击->查看元素->网络->JS,找到了位置 用Python爬虫下载为json格式数据存储下来,代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- import urllib2 impor

  • python爬虫的一个常见简单js反爬详解

    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

  • 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

  • 详解python 破解网站反爬虫的两种简单方法

    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

  • python通过伪装头部数据抵抗反爬虫的实例

    0x00 环境 系统环境:win10 编写工具:JetBrains PyCharm Community Edition 2017.1.2 x64 python 版本:python-3.6.2 抓包工具:Fiddler 4 0x01 头部数据伪装思路 通过http向服务器提交数据,以下是通过Fiddler 抓取python没有伪装的报文头信息 GET /u012870721 HTTP/1.1 Accept-Encoding: identity Host: blog.csdn.net User-Ag

  • 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解决网站的反爬虫策略总结

    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

  • Python反爬虫伪装浏览器进行爬虫

    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

  • python反扒机制的5种解决方法

    python反扒机制的5种解决方法

    前言 反爬虫是网站为了维护自己的核心安全而采取的抑制爬虫的手段,反爬虫的手段有很多种,一般情况下除了百度等网站,反扒机制会常常更新以外.为了保持网站运行的高效,网站采取的反扒机制并不是太多,今天分享几个我在爬虫过程中遇到的反扒机制,并简单介绍其解决方式. 基于User-Agent反爬 简介:服务器后台对访问的User_Agent进行统计,单位时间内同一User_Agent访问的次数超过特定的阀值,则会被不同程度的封禁IP,从而造成无法进行爬虫的状况. 解决方法: 一 . 将常见的User-Age

  • Python反爬机制-验证码功能的具体实现过程

    Python反爬机制-验证码功能的具体实现过程

    目录 识别验证码 1.字符验证码 1.1OCR环境 1.2下载验证码图片 1.3识别验证码 2.第三方验证码识别 3.滑动拼图验证码 识别验证码 ​ OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,专门用于对图片文字进行识别,并获取文本.字符验证码的特点就是验证码中包含数字.字母或者掺杂着斑点与混淆曲线的图片验证码.识别此类验证码,首先需要找到验证码验证码图片在网页HTML代码中的位置,然后将验证码下载,最后再通过OCR技术进行验证码的识别工作. 1. 字

  • 详解Selenium-webdriver绕开反爬虫机制的4种方法

    之前爬美团外卖后台的时候出现的问题,各种方式拖动验证码都无法成功,包括直接控制拉动,模拟人工轨迹的随机拖动都失败了,最后发现只要用chrome driver打开页面,哪怕手动登录也不可以,猜测driver肯定是直接被识别出来了.一开始尝试了改user agent等方式,仍然不行,由于其他项目就搁置了.今天爬淘宝生意参谋又出现这个问题,经百度才知道原来chrome driver的变量有一个特征码,网站可以直接根据特征码判断,经百度发现有4种方法可以解决,记录一下自己做的尝试. 1.mitproxy

  • Python操作dict时避免出现KeyError的几种解决方法

    在读取dict的key和value时,如果key不存在,就会触发KeyError错误,如: t = { 'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', } print(t['d']) 就会出现: KeyError: 'd' 第一种解决方法 首先测试key是否存在,然后才进行下一步操作,如: t = { 'a': '1', 'b': '2', 'c': '3', } if 'd' in t: print(t['d']) else: print('not exist') 会出现: not

  • Json日期格式问题的四种解决方法(超详细)

    Json日期格式问题的四种解决方法(超详细)

    开发中有时候需要从服务器端返回json格式的数据,在后台代码中如果有DateTime类型的数据使用系统自带的工具类序列化后将得到一个很长的数字表示日期数据,如下所示: //设置服务器响应的结果为纯文本格式 context.Response.ContentType = "text/plain"; //学生对象集合 List<Student> students = new List<Student> { new Student(){Name ="Tom&q

  • mysql主从数据库不同步的2种解决方法

    今天发现Mysql的主从数据库没有同步 先上Master库: mysql>show processlist; 查看下进程是否Sleep太多.发现很正常. show master status; 也正常. mysql> show master status; +-------------------+----------+--------------+-------------------------------+ | File | Position | Binlog_Do_DB | Binlo

  • Python读取excel中的图片完美解决方法

    Python读取excel中的图片完美解决方法

    excel中有图片是很常见的,但是通过python读取excel中的图片没有很好的解决办法. 网上找了一种很聪明的方法,原理是这样的: 1.将待读取的excel文件后缀名改成zip,变成压缩文件. 2.再解压这个文件. 3.在解压后的文件夹中,就有excel中的图片. 4.这样读excel中的图片,就变成了读文件夹中的图片了,和普通文件一样,可以做各种处理. 解压后的压缩包如下: python脚本如下: ''' File Name: readexcelimg Author: tim Date:

  • 详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

    最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用,服务器本身配置是十路titan V,然后在上面装了tensorflow2.2,对应的python版本是3.6.2,装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu,结果返回结果是false,具体如下: 这里tensorflow应该是检测出了gpu,但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用,返回了false,详细查看错误信息可以看到一行: 可以看到上面几个文件都顺利打开了,但是最后一个libcudnn

  • 使用python求解迷宫问题的三种实现方法

    使用python求解迷宫问题的三种实现方法

    目录 前言 递归求解 回溯求解 队列求解 总结 前言 在迷宫问题中,给定入口和出口,要求找到路径.本文将讨论三种求解方法,递归求解.回溯求解和队列求解. 在介绍具体算法之前,先考虑将迷宫数字化.这里将迷宫用一个二维的list存储(即list嵌套在list里),将不可到达的位置用1表示,可到达的位置用0表示,并将已经到过的位置用2表示. 递归求解 递归求解的基本思路是: 每个时刻总有一个当前位置,开始时这个位置是迷宫人口. 如果当前位置就是出口,问题已解决. 否则,如果从当前位置己无路可走,当前的

  • Python异常之常见的Bug类型解决方法

    目录 一.粗心导致的语法错误SyntaxError 1.input输入报错 2.循环语句报错 3.赋值报错 二.知识不熟练导致的错误Bug 1.索引越界问题 IndexError 2.append()函数的使用报错 三.思路不清晰导致的问题解决方案 1.使用print()函数 2.使用"#"暂时注销部分代码 四.被动掉坑 一.粗心导致的语法错误SyntaxError 1.input输入报错 age=input('请输入你的年龄:') if age>=18:     print(&

随机推荐