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 experimental, and not yet recommended for production environments. Future Scrapy versions may introduce related changes without a deprecation period or warning.

插一句,Scrapy 中怎么支持 HTTP/2.0 呢?在 settings.py 里面换一下 Download Handlers 即可:

DOWNLOAD_HANDLERS = {
    'https': 'scrapy.core.downloader.handlers.http2.H2DownloadHandler',
}

当前 Scrapy 的 HTTP/2.0 实现的已知限制包括:

  • 不支持 HTTP/2.0 明文(h2c),因为没有主流浏览器支持未加密的 HTTP/2.0。
  • 没有用于指定最大帧大小大于默认值 16384 的设置,发送更大帧的服务器的连接将失败。
  • 不支持服务器推送。
  • 不支持bytes_received和 headers_received信号。

关于其他的一些库,也不必多说了,对 HTTP/2.0 的支持也不好,目前对 HTTP/2.0 支持得还可以的有 hyper 和 httpx,后者更加简单易用一些。

二、反爬虫

所以,你想到反爬虫方案了吗?

如果我们禁用所有的 HTTP/1.x 的请求,是不是能通杀掉一大半爬虫?requests 没法用了,Scrapy 除非升级到最新版本才能勉强用个实验性版本,其他的语言也不用多说,也会杀一大部分。

而浏览器对 HTTP/2.0 的支持现在已经很好了,所以不会影响用户浏览网页的体验。

三、措施

那就让我们来吧!

这个怎么做呢?其实很简单,在 Nginx 里面配置一下就好了,主要就是加这么个判断就行了:

if ($server_protocol !~* "HTTP/2.0") {
  return 444;
}

就是这么简单,这里 $server_protocol 就是传输协议,其结果目前有三个:HTTP/1.0HTTP/1.1 和 HTTP/2.0,另外判断条件我们使用了 !~* ,意思就是不等于,这里的判断条件就是,如果不是 HTTP/2.0,那就直接返回 444 状态码,444 一般代表 CONNECTION CLOSED WITHOUT RESPONSE,就是不返回任何结果关闭连接。

我的服务是在 Kubernetes 里面运行的,所以要加这个配置还得改下 Nginx Ingress 的配置,不过还好 https://kubernetes.github.io/ingress-nginx/user-guide/nginx-configuration/annotations/ 预留了一个配置叫做 nginx.ingress.kubernetes.io/server-snippet,利用它我们可以自定义 Nginx 的判定逻辑。

官方用法如下:

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/server-snippet: |
        set $agentflag 0;
        if ($http_user_agent ~* "(Mobile)" ){
          set $agentflag 1;
        }
        if ( $agentflag = 1 ) {
          return 301 https://m.example.com;
        }

所以这里,我们只需要改成刚才的配置就好了:

apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/server-snippet: |
      if ($server_protocol !~* "HTTP/2.0") {
        return 444;
      }

大功告成!

配置完成了,示例网站是:https://spa16.scrape.center/

我们在浏览器中看下效果:

可以看到所有请求都是走的 HTTP/2.0,页面完全正常加载。

然而,我们使用 requests 来请求一下:

import requests
response = requests.get('https://spa16.scrape.center/')
print(response.text)

非常欢乐的报错:

Traceback (most recent call last):
  ...
    raise RemoteDisconnected("Remote end closed connection without"
http.client.RemoteDisconnected: Remote end closed connection without response

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  ...
    raise MaxRetryError(_pool, url, error or ResponseError(cause))
requests.packages.urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='spa16.scrape.center', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by ProxyError('Cannot connect to proxy.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response')))

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
 ...
requests.exceptions.ProxyError: HTTPSConnectionPool(host='spa16.scrape.center', port=443): Max retries exceeded with url: / (Caused by ProxyError('Cannot connect to proxy.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response')))

如果你用 requests,无论如何都不行的,因为它就不支持 HTTP/2.0。

那我们换一个支持 HTTP/2.0 的库呢?比如 httpx,安装方法如下:

pip3 install 'httpx[http2]'

注意,Python 版本需要在 3.6 及以上才能用 httpx。

安装好了之后测试下:

import httpx
client = httpx.Client(http2=True)

response = client.get('https://spa16.scrape.center/')
print(response.text)

结果如下:

<!DOCTYPE html><html lang=en><head><meta charset=utf-8><meta http-equiv=X-UA-Compatible content="IE=edge"><meta name=viewport content="width=device-width,initial-scale=1"><meta name=referrer content=no-referrer><link rel=icon href=/favicon.ico><title>Scrape | Book</title><link href=/css/chunk-50522e84.e4e1dae6.css rel=prefetch><link href=/css/chunk-f52d396c.4f574d24.css rel=prefetch><link href=/js/chunk-50522e84.6b3e24aa.js rel=prefetch><link href=/js/chunk-f52d396c.f8f41620.js rel=prefetch><link href=/css/app.ea9d802a.css rel=preload as=style><link href=/js/app.b93891e2.js rel=preload as=script><link href=/js/chunk-vendors.a02ff921.js rel=preload as=script><link href=/css/app.ea9d802a.css rel=stylesheet></head><body><noscript><strong>We're sorry but portal doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.</strong></noscript><div id=app></div><script src=/js/chunk-vendors.a02ff921.js></script><script src=/js/app.b93891e2.js></script></body></html>

可以看到,HTML 就成功被我们获取到了!这就是 HTTP/2.0 的魔法!

我们如果把 http2 参数设置为 False 呢?

import httpx
client = httpx.Client(http2=False)

response = client.get('https://spa16.scrape.center/')
print(response.text)

一样很不幸:

Traceback (most recent call last):
 ...
    raise RemoteProtocolError(msg)
httpcore.RemoteProtocolError: Server disconnected without sending a response.

The above exception was the direct cause of the following exception:
  ...
    raise mapped_exc(message) from exc
httpx.RemoteProtocolError: Server disconnected without sending a response.

所以,这就印证了,只要 HTTP/1.x 通通没法治!可以给 requests 烧香了!

又一个无敌反爬虫诞生了!各大站长们,安排起来吧~

到此这篇关于Requests什么的通通爬不了的Python超强反爬虫方案!的文章就介绍到这了,更多相关Python反爬虫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!

(0)

相关推荐

  • python反爬虫方法的优缺点分析

    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

  • 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爬虫与反爬虫大战

    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

  • 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

  • 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爬虫 urllib模块反爬虫机制UA详解

    方法: 使用urlencode函数 urllib.request.urlopen() import urllib.request import urllib.parse url = 'https://www.sogou.com/web?' #将get请求中url携带的参数封装至字典中 param = { 'query':'周杰伦' } #对url中的非ascii进行编码 param = urllib.parse.urlencode(param) #将编码后的数据值拼接回url中 url += p

  • python网络爬虫之如何伪装逃过反爬虫程序的方法

    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

  • 用python3 urllib破解有道翻译反爬虫机制详解

    前言 最近在学习python 爬虫方面的知识,网上有一博客专栏专门写爬虫方面的,看到用urllib请求有道翻译接口获取翻译结果.发现接口变化很大,用md5加了密,于是自己开始破解.加上网上的其他文章找源码方式并不是通用的,所有重新写一篇记录下. 爬取条件 要实现爬取的目标,首先要知道它的地址,请求参数,请求头,响应结果. 进行抓包分析 打开有道翻译的链接:http://fanyi.youdao.com/.然后在按f12 点击Network项.这时候就来到了网络监听窗口,在这个页面中发送的所有网络

  • cookies应对python反爬虫知识点详解

    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

  • 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反爬虫技术之防止IP地址被封杀的讲解

    在使用爬虫爬取别的网站的数据的时候,如果爬取频次过快,或者因为一些别的原因,被对方网站识别出爬虫后,自己的IP地址就面临着被封杀的风险.一旦IP被封杀,那么爬虫就再也爬取不到数据了. 那么常见的更改爬虫IP的方法有哪些呢? 1,使用动态IP拨号器服务器. 动态IP拨号服务器的IP地址是可以动态修改的.其实动态IP拨号服务器并不是什么高大上的服务器,相反,属于配置很低的一种服务器.我们之所以使用动态IP拨号服务器,不是看中了它的计算能力,而是能够实现秒换IP. 动态IP拨号服务器有一个特点,就是每

  • 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

  • Python3爬虫学习之应对网站反爬虫机制的方法分析

    本文实例讲述了Python3爬虫学习之应对网站反爬虫机制的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 如何应对网站的反爬虫机制 在访问某些网站的时候,网站通常会用判断访问是否带有头文件来鉴别该访问是否为爬虫,用来作为反爬取的一种策略. 例如打开搜狐首页,先来看一下Chrome的头信息(F12打开开发者模式)如下: 如图,访问头信息中显示了浏览器以及系统的信息(headers所含信息众多,具体可自行查询) Python中urllib中的request模块提供了模拟浏览器访问的功能,代码如下: from

随机推荐