Python 反爬虫与反反爬虫

简介: 网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。大家可以理解为在网络上爬行的一只蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛,如果它遇到自己的猎物(所需要的资源),那么它就会将其抓取下来。比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。
🍎个人主页: 小嗷犬的博客
🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。
🥭本文内容:Python 反爬虫与反反爬虫

1.什么是爬虫

网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

大家可以理解为在网络上爬行的一只蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛,如果它遇到自己的猎物(所需要的资源),那么它就会将其抓取下来。比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据


2.为什么要反爬虫

反爬虫,即使用任何技术手段,阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式。

如果不反爬虫,会有人不断的发起请求获取数据,动态服务器会有大量的异常错误或者正常的意外流量,流量被浪费在了(程序员/组织)获取数据上,而不是分发数据(给用户)上。

这对网站官方会造成极大的负面影响,所以要反爬虫。


3.反爬虫的手段

3.1 基于请求头

反爬虫首先是基于 请求头的,爬虫程序的请求头通常与用户使用的浏览器的请求头不同,通过请求头,可以筛除很大一部分的程序请求。

3.2 基于用户行为

反爬虫手段还可以基于 用户行为,对于一些 异常行为,比如1秒内提交数十次请求,后台就可以认定发出请求的用户可能不是人,通过封锁此类用户的IP来达到反爬虫的效果。

4.反反爬虫

4.1 设置请求头

通过设置请求头,我们的爬虫程序可以伪装成浏览器,从而避免反爬虫系统的怀疑。

我们可以使用 fake_useragent 库,它其中包含了一个 UserAgent类可以帮助我们生成不同的请求头。

fake_useragent 库是第三方库,所以第一步是安装:

pip install fake_useragent
接着导入 fake_useragent 库:
from fake_useragent import UserAgent
然后使用方法也很简单:
from fake_useragent import UserAgent

# 创建一个 UserAgent对象
ua = UserAgent()

# 随机获取 User-Agent
print(ua.random)

# 随机生成 ie的 User-Agent
print(ua.ie)
# 随机生成 opera的 User-Agent
print(ua.opera)
# 随机生成 chrome的 User-Agent
print(ua.chrome)
# 随机生成 google的 User-Agent
print(ua.google)
# 随机生成 firefox的 User-Agent
print(ua.firefox)
# 随机生成 safari的 User-Agent
print(ua.safari)
将包含生成的 User-Agent的请求头作为发送请求时的参数,就可以实现伪装浏览器请求。

4.2 设置间隔时间

高频请求会引起反爬虫系统的反应,我们需要将爬虫程序伪装得更像一个真人,通过降低请求频率就可以进行伪装。

我们通常是使用设置间隔时间的方式来降低频率,这里我们会使用到time库。

time库是 Python 内置的标准库,直接导入就可以使用:

import time
time库提供了一个 sleep()方法,它可以根据输入的参数暂停程序一段时间:
import time
print('小嗷犬')
time.sleep(5)
print('嗷嗷嗷')
其中, sleep()方法所用的单位是秒(s)。

尽量确保我们的爬虫程序每次请求之间间隔一段时间,以此来避免被反爬虫系统监测。

同时我们还可以结合random,来使间隔时间更加自然:

import time
import random

for i in range(10):
    print(i)
    time.sleep(random.random() * 3)

5.爬虫协议

robots协议也称爬虫协议、爬虫规则等,是指网站可建立一个robots.txt文件来告诉其他人哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取,而其他人则通过读取robots.txt文件来识别这个页面是否允许被抓取。

robots协议是国际互联网界通行的道德规范,基于以下原则建立:

  1. 搜索技术应服务于人类,同时尊重信息提供者的意愿,并维护其隐私权
  2. 网站有义务保护其使用者的个人信息和隐私不被侵犯

但是,这个robots协议不是防火墙,也没有强制执行力,爬虫程序完全可以忽视robots.txt文件去抓取网页的快照。

robots协议并不是一个规范,而只是约定俗成的,所以并不能真正保证网站的隐私,它只是互联网界的一种君子协定,需要我们自觉遵守。

目录
相关文章
|
11天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫定义入门知识
Python爬虫是用于自动化抓取互联网数据的程序。其基本概念包括爬虫、请求、响应和解析。常用库有Requests、BeautifulSoup、Scrapy和Selenium。工作流程包括发送请求、接收响应、解析数据和存储数据。注意事项包括遵守Robots协议、避免过度请求、处理异常和确保数据合法性。Python爬虫强大而灵活,但使用时需遵守法律法规。
|
12天前
|
数据采集 缓存 定位技术
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
网络延迟对Python爬虫速度的影响分析
|
13天前
|
数据采集 Web App开发 监控
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
高效爬取B站评论:Python爬虫的最佳实践
|
20天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
62 6
|
1月前
|
数据采集 JSON 算法
Python爬虫——基于JWT的模拟登录爬取实战
Python爬虫——基于JWT的模拟登录爬取实战
Python爬虫——基于JWT的模拟登录爬取实战
|
1月前
|
数据采集 缓存 Java
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
Python vs Java:爬虫任务中的效率比较
|
14天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫开发中的分析与方案制定
Python爬虫开发中的分析与方案制定
|
18天前
|
数据采集 JSON 测试技术
Python爬虫神器requests库的使用
在现代编程中,网络请求是必不可少的部分。本文详细介绍 Python 的 requests 库,一个功能强大且易用的 HTTP 请求库。内容涵盖安装、基本功能(如发送 GET 和 POST 请求、设置请求头、处理响应)、高级功能(如会话管理和文件上传)以及实际应用场景。通过本文,你将全面掌握 requests 库的使用方法。🚀🌟
38 7
|
21天前
|
数据采集 Web App开发 前端开发
Python爬虫进阶:Selenium在动态网页抓取中的实战
【10月更文挑战第26天】动态网页抓取是网络爬虫的难点,因为数据通常通过JavaScript异步加载。Selenium通过模拟浏览器行为,可以加载和执行JavaScript,从而获取动态网页的完整内容。本文通过实战案例,介绍如何使用Selenium在Python中抓取动态网页。首先安装Selenium库和浏览器驱动,然后通过示例代码展示如何抓取英国国家美术馆的图片信息。
44 6
|
18天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避:Python爬虫的浏览器自动化
下一篇
无影云桌面