关于反爬虫的一些简单总结
(编辑：jimmy 日期: 2024/11/20 浏览：2)
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。
1、爬取过程中的302重定向
在爬取某个网站速度过快或者发出的请求过多的时候，网站会向你所在的客户端发送一个链接，需要你去验证图片。我在爬链家和拉钩网的过程中就曾经遇到过：
对于302重定向的问题，是由于抓取速度过快引起网络流量异常，服务器识别出是机器发送的请求，于是将请求返回链接定到某一特定链接，大多是验证图片或空链接。
在这种时候，既然已经被识别出来了，就使用代理ip再继续抓取。
2、headers头文件
有些网站对爬虫反感，对爬虫请求一律拒绝，这时候我们需要伪装成浏览器，通过修改http中的headers来实现
headers = {
'Host': "bj.lianjia.com",
'Accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
'Accept-Encoding': "gzip, deflate, sdch",
'Accept-Language': "zh-CN,zh;q=0.8",
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36",
'Connection': "keep-alive",
}
p = requests.get(url, headers=headers)
print(p.content.decode('utf-8'))
3、模拟登陆
一般登录的过程都伴随有验证码，这里我们通过selenium自己构造post数据进行提交，将返回验证码图片的链接地址输出到控制台下，点击图片链接识别验证码，输入验证码并提交，完成登录。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # WebDriverWait的作用是等待某个条件的满足之后再往后运行
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import sys
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:\PyCharm 2016.2.3\phantomjs\phantomjs.exe') # 构造网页驱动
driver.get('https://www.zhihu.com/#signin') # 打开网页
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="password"]').send_keys('your_password')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="account"]').send_keys('your_account')
driver.get_screenshot_as_file('zhihu.jpg') # 截取当前页面的图片
input_solution = input('请输入验证码 :')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="captcha"]').send_keys(input_solution)
time.sleep(2)
driver.find_element_by_xpath('//form[@class="zu-side-login-box"]').submit() # 表单的提交 表单的提交，即可以选择登录按钮然后使用click方法，也可以选择表单然后使用submit方法
sreach_widonw = driver.current_window_handle # 用来定位当前页面
# driver.find_element_by_xpath('//button[@class="sign-button submit"]').click()
try:
dr = WebDriverWait(driver,5)
# dr.until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath('//a[@class="zu-side-login-box"]').is_displayed())
if driver.find_element_by_xpath('//*[@id="zh-top-link-home"]'):
print('登录成功')
except:
print('登录失败')
driver.save_screenshot('screen_shoot.jpg') #截取当前页面的图片
sys.exit(0)
driver.quit() #退出驱动
这里面，PhantomJS是一个很棒的exe，下载地址：phantomjs。他可以模拟浏览器行为进行操作。当我们遇到JS渲染的网页，在使用正则表达式、BS4和xpath . . . 都无法匹配出数据时（数据根本没加载上），可以使用PhantomJS模拟浏览器行为发送请求，将会得到网页的原始全部数据。
4、代理ip
当爬取速度过快时，当请求次数过多时都面临ip被封的可能。因此使用代理也是必备的。
使用request加代理
import requests
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128",
"https": "http://10.10.1.10:1080",}
p = request.get("http://www.baidu.com", proxies = proxies)
print(p.content.decode('utf-8'))
使用urllib加代理
user_agent ='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'
headers = {'User-Agent':user_agent}
proxy = {'http':'http://10.10.1.10:1080',}
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
urllib.request.install_opener(opener)
url = "https://www.baidu.com/"
req = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
res = urllib.request.urlopen(req)
print(res.read().decode('utf-8')) # 打印网页内容
5、验证码输入
遇到验证的问题，我一般都是人工识别：获取验证码的链接再控制台下 ——> 点击链接识别验证码 ——> 在控制台手动输入验证码并提交。
6、ajax加载的数据
对于ajax加载的数据，我们无论通过request或post方法请求得到的网页都无法得到。
关于一个网页是否是ajax加载数据，我们只需将网页内容print到控制台下，将其与网页原始内容进行比对，如果有数据缺失，那么这些数据就是ajax加载。例如：我们想获取京东上商品的价格、销量、好评等方面的数据，但是请求返回的网页中没有这些数据。因为这些数据是ajax加载。对于ajax加载的页面，一般有两种方法。
（1）分析网页
按F12打开浏览器调试工具，在Network下选择XHR或Doc标签，分析（双击点开查看）这两个标签下的链接。如果点开链接打开的网页中正好有那些没有加载的数据，则这些数据是通过该链接传送的。再对该链接进行规律分析，以后对该链接发送请求。
（2）使用PhantomJS模拟浏览器行为
使用PhantomJS模拟浏览器进行发送请求，得到返回的内容是完全的（ajax加载的数据也会有）。但是使用PhantomJS请求速度过慢，一般一个网页4~5s时间，不能忍。一般要使用PhantomJS需要开多线程。
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:\PyCharm 2016.2.3\phantomjs\phantomjs.exe') # 构造网页驱动
driver.get('https://www.zhihu.com/')
print(driver.page_source) # 打印网页内容
总结
以上就是本文关于关于反爬虫的一些简单总结的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：
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