python解决网站的反爬虫策略总结_python

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。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测,还有一部分网站会对Referer进行检测(一些资源网站的防盗链就是检测Referer)。如果遇到了这类反爬虫机制,可以直接在爬虫中添加Headers,将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中;或者将Referer值修改为目标网站域名[评论:往往容易被忽略,通过对请求的抓包分析,确定referer,在程序中模拟访问请求头中添加]。对于检测Headers的反爬虫,在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

2、基于用户行为反爬虫

还有一部分网站是通过检测用户行为,例如同一IP短时间内多次访问同一页面,或者同一账户短时间内多次进行相同操作。[这种防爬,需要有足够多的ip来应对]

(1)、大多数网站都是前一种情况,对于这种情况,使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫,爬取网上公开的代理ip,检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip,这在requests或者urllib中很容易做到,这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

编写爬虫代理:

步骤:

1.参数是一个字典{'类型':'代理ip:端口号'}
  proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})
2.定制、创建一个opener
  opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
3a.安装opener
  urllib.request.install_opener(opener)
3b.调用opener
  opener.open(url)

用大量代理随机请求目标网站,应对反爬虫

#! /usr/bin/env python3.4
#-*- coding:utf-8 -*-
#__author__ == "tyomcat"

import urllib.request
import random
import re

url='http://www.whatismyip.com.tw'
iplist=['121.193.143.249:80','112.126.65.193:80','122.96.59.104:82','115.29.98.139:9999','117.131.216.214:80','116.226.243.166:8118','101.81.22.21:8118','122.96.59.107:843']

proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.87 Safari/537.36')]
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')

pattern = re.compile('<h1>(.*?)</h1>.*?<h2>(.*?)</h2>')
iterms=re.findall(pattern,html)
for item in iterms:
  print(item[0]+":"+item[1])

(2)、对于第二种情况,可以在每次请求后随机间隔几秒再进行下一次请求。有些有逻辑漏洞的网站,可以通过请求几次,退出登录,重新登录,继续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制。[评论:对于账户做防爬限制,一般难以应对,随机几秒请求也往往可能被封,如果能有多个账户,切换使用,效果更佳]

3、动态页面的反爬虫

上述的几种情况大多都是出现在静态页面,还有一部分网站,我们需要爬取的数据是通过ajax请求得到,或者通过Java生成的。

解决方案:Selenium+PhantomJS                           

Selenium:自动化web测试解决方案,完全模拟真实的浏览器环境,完全模拟基本上所有的用户操作

PhantomJS :一个没有图形界面的浏览器

 获取淘宝妹妹的个人详情地址:

#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#__author__ == "tyomcat"

from selenium import webdriver
import time
import re

drive = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
drive.get('https://mm.taobao.com/self/model_info.htm?user_id=189942305&is_coment=false')

time.sleep(5)

pattern = re.compile(r'<div.*?mm-p-domain-info">.*?class="mm-p-info-cell clearfix">.*?<li>.*?<label>(.*?)</label><span>(.*?)</span>',re.S)
html=drive.page_source.encode('utf-8','ignore')
items=re.findall(pattern,html)
for item in items:
  print item[0],'http:'+item[1]
drive.close()

感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

以上是小编为您精心准备的的内容,在的博客、问答、公众号、人物、课程等栏目也有的相关内容,欢迎继续使用右上角搜索按钮进行搜索python
, 爬虫
, python反爬虫策略
php反爬虫策略
反爬虫策略、防爬虫策略、爬虫策略、天猫反爬虫策略、分布式爬虫调度策略,以便于您获取更多的相关知识。

时间: 2024-08-03 01:02:26

python解决网站的反爬虫策略总结_python的相关文章

互联网网站的反爬虫策略浅析

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 因为搜索引擎的流行,网络爬虫已经成了很普及网络技术,除了专门做搜索的Google,Yahoo,微软,百度以外,几乎每个大型门户网站都有自己的搜索引擎,大大小小叫得出来名字得就几十种,还有各种不知名的几千几万种,对于一个内容型驱动的网站来说,受到网络爬虫的光顾是不可避免的. 一些智能的搜索引擎爬虫的爬取频率比较合理,对网站资源消耗比较少,但是很多糟糕的网络爬虫,对网页爬取能力很差,经常并发几十上百个请求循环重复抓取,这种爬虫对中小型网站往往是毁灭性打

Python编程中的反模式实例分析_python

本文实例讲述了Python编程中的反模式.分享给大家供大家参考.具体分析如下: Python是时下最热门的编程语言之一了.简洁而富有表达力的语法,两三行代码往往就能解决十来行C代码才能解决的问题:丰富的标准库和第三方库,大大节约了开发时间,使它成为那些对性能没有严苛要求的开发任务的首选:强大而活跃的社区,齐全的文档,也使很多编程的初学者选择了它作为自己的第一门编程语言.甚至有国外的报道称,Python已经成为了美国顶尖大学里最受欢迎的编程入门教学语言. 要学好一门编程语言实属不易,在初学阶段,就

爬虫需谨慎!那些你不知道的爬虫反爬虫套路 学起来

前言 爬虫与反爬虫,是一个很不阳光的行业. 这里说的不阳光,有两个含义. 第一是,这个行业是隐藏在地下的,一般很少被曝光出来.很多公司对外都不会宣称自己有爬虫团队,甚至隐瞒自己有反爬虫团队的事实.这可能是出于公司战略角度来看的,与技术无关. 第二是,这个行业并不是一个很积极向上的行业.很多人在这个行业摸爬滚打了多年,积攒了大量的经验,但是悲哀的发现,这些经验很难兑换成闪光的简历.面试的时候,因为双方爬虫理念或者反爬虫理念不同,也很可能互不认可,影响自己的求职之路.本来程序员就有"文人相轻&quo

常见的反爬虫和应对方法 (转)

0x01 常见的反爬虫 这几天在爬一个网站,网站做了很多反爬虫工作,爬起来有些艰难,花了一些时间才绕过反爬虫.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. 0x02 通过Headers反爬虫 从用户

普通反爬虫机制的应对策略

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.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.所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的

爬虫进阶:反爬策略的应对机制

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.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.所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的

python网络爬虫 - 如何伪装逃过反爬虫程序

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")

如何解决企业产品类网站的SEO排名策略

摘要: 互联网网站何其多,但是要综合规律的话,那就是卖产品.卖服务.整个互联网企业产品类的网站多达80%,然而大多数企业网站的SEO排名却做得很差,那是因为企业网站大多数是单兵作 互联网网站何其多,但是要综合规律的话,那就是卖产品.卖服务.整个互联网企业产品类的网站多达80%,然而大多数企业网站的SEO排名却做得很差,那是因为企业网站大多数是单兵作站,基本都是在菜鸟在优化,今晚笔者就教你如何解决企业产品类网站的SEO排名策略,彻底解决产品类网站SEO排名靠后的问题. 1.正确的定位用户群体 首先

百度反作弊策略大更新

摘要: 相信大家还沉浸在百度的6.22和6.28大更新中,因为有人欢喜,有人悲伤,有人庆幸,有人哭笑不得,这一个多星期大家谈到最多的也是这次更新,因为这次大更新涉及的面积之广前所未 相信大家还沉浸在百度的6.22和6.28大更新中,因为有人欢喜,有人悲伤,有人庆幸,有人哭笑不得,这一个多星期大家谈到最多的也是这次更新,因为这次大更新涉及的面积之广前所未有,在前面的文章中我给大家提到chinaz的SEO风向标显示K站比例大概在2.29%,当然目前已经恢复到0.33%左右.今天SEO届最火的应该是百