python中绕过反爬虫的方法总结

我们选择一种问题的解决办法,通常需要考虑到想要达到的效果,还有最重要的是这个办法本身的优缺点有哪些,与其他的方法对比哪一个更好.之前小编之前也教过大家在python应对反爬虫的方法,那么小伙伴们知道具体情况下选择哪一种办法更适合吗?今天就其中的user-agent和ip代码两个办法进行优缺点分析比较,让大家可以明确不同办法的区别从而进行选择. 方法一: 可以自己设置一下user-agent,或者更好的是,可以从一系列的user-agent里随机挑出一个符合标准的使用. 缺点: 容易伪造头部,gi

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

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

在保持合理的数据采集上,使用python爬虫也并不是一件坏事情,因为在信息的交流上加快了流通的频率.今天小编为大家带来了一个稍微复杂一点的应对反爬虫的方法,那就是我们自己构造cookies.在开始正式的构造之前,我们先进行简单的分析如果不构造cookies爬虫时会出现的一些情况,相信这样更能体会出cookies的作用. 网站需要cookies才能正常返回,但是该网站的cookies过期很快,我总不能用浏览器开发者工具获取cookies,然后让程序跑一会儿,每隔几分钟再手动获取cookies,再让

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

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

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

学习网络爬虫难免遇到使用代理的情况,下面介绍一下如何使用requests设置代理: 如果需要使用代理,你可以通过为任意请求方法提供 proxies 参数来配置单个请求: import requests proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } requests.get("http://examp

本文以实例形式较为详尽的讲述了Python中optionParser模块的使用方法,对于深入学习Python有很好的借鉴价值.分享给大家供大家参考之用.具体分析如下: 一般来说,Python中有两个内建的模块用于处理命令行参数: 一个是 getopt,<Deep in python>一书中也有提到,只能简单处理 命令行参数: 另一个是 optparse,它功能强大,而且易于使用,可以方便地生成标准的.符合Unix/Posix 规范的命令行说明. 示例如下: from optparse impo

本文实例讲述了python中requests模块的使用方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 在HTTP相关处理中使用python是不必要的麻烦,这包括urllib2模块以巨大的复杂性代价获取综合性的功能.相比于urllib2,Kenneth Reitz的Requests模块更能简约的支持完整的简单用例. 简单的例子: 想象下我们试图使用get方法从http://example.test/获取资源并且查看返回代码,content-type头信息,还有response的主体内容.这件事无论使用

本文实例讲述了Python中统计函数运行耗时的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import time def time_me(fn): def _wrapper(*args, **kwargs): start = time.clock() fn(*args, **kwargs) print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start) return _wrapper #这个装饰器可以在方便地统计函数运行的

本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]]) >>> shape(a) (2,

实例如下所示: # TODO 返回矩阵的行数和列数 def shape(M): return len(M),len(M[0]) 以上这篇python中返回矩阵的行列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 Python矩阵常见运算操作实例总结 Python表示矩阵的方法分析 Python获取二维矩阵每列最大值的方法 Python实现矩阵转置的方法分析 matlab中实现矩阵删