Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: Python 爬虫:Spring Boot 反爬虫的成功案例

前言
在当今数字化时代,网络数据成为了信息获取和分析的重要来源之一。然而,随着网络数据的广泛应用,爬虫技术也逐渐成为了互联网行业的热门话题。爬虫技术的应用不仅可以帮助企业获取有价值的信息,还可以用于数据分析、市场研究等领域。然而,随着爬虫技术的普及,越来越多的网站开始采取反爬虫措施,以保护其数据的安全和合法性。在这种背景下,针对反爬虫技术的应对策略显得尤为重要。
什么是 Spring Boot
Spring Boot 是一个用于简化 Spring 应用开发的框架,它通过提供各种开箱即用的功能,帮助开发者快速构建基于 Spring 的应用程序。Spring Boot 提供了自动配置和约定大于配置的理念,大大简化了 Spring 应用的开发和部署过程,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现,而不是底层的配置和环境搭建。
案例分析

  1. 豆瓣网站介绍
    豆瓣是一个知名的中文社交网站,提供了丰富的电影、图书、音乐等内容,并拥有庞大的用户群体。由于其独特的内容和活跃的用户社区,豆瓣网站成为了许多爬虫程序的目标之一。为了保护其数据的安全和合法性,豆瓣网站采取了一系列反爬虫措施,如 IP 封锁、验证码、动态加载等。
  2. 挑战与应对策略
    在爬取豆瓣网站数据时,我们可能会遇到以下挑战:
    ● IP 封锁:豆瓣网站可能会根据频繁访问的 IP 地址封锁爬虫。
    ● 验证码:为了确认访问者是否为人类,豆瓣网站可能会要求输入验证码。
    ● 动态加载:豆瓣网站使用 JavaScript 动态加载数据,传统的爬虫可能无法获取这些数据。
    ● 请求头检测:豆瓣网站可能会检测请求头中的一些特定信息,如 User-Agent,来判断是否为爬虫。
    针对这些挑战,我们需要设计一种策略来成功对抗豆瓣网站的反爬虫措施。
  3. 解决方案
    针对豆瓣网站的反爬虫措施,我们可以采取以下解决方案:
    ● 使用代理 IP:通过使用代理 IP 来隐藏真实 IP 地址,以避免被豆瓣网站封锁。
    ● 解析验证码:使用第三方库如 pytesseract 来解析验证码,并自动填写到请求中,以绕过验证码验证。
    ● 模拟浏览器行为:使用工具如 Selenium 来模拟浏览器行为,以获取动态加载的数据。
    ● 伪装请求头:伪装请求头中的一些信息,如 User-Agent,使其看起来像是正常的浏览器请求,以避免被检测为爬虫。
    实现代码过程
    下面是使用 Python 实现对豆瓣 Top250 电影信息的爬取,并成功对抗 Spring Boot 反爬虫的示例代码:
    ```import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from selenium import webdriver
    from pytesseract import image_to_string
    from PIL import Image

代理信息

proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"

使用代理 IP

proxies = {
'http': f'http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}',
'https': f'https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}',
}

伪装请求头

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36',
}

获取豆瓣 Top250 电影页面

url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

使用 Selenium 模拟浏览器行为获取动态加载的数据

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
page_source = driver.page_source
driver.quit()

解析验证码

captcha_url = 'https://www.douban.com/misc/captcha?id=xxx&type=login&r=xxx'
captcha_response = requests.get(captcha_url, proxies=proxies)
with open('captcha.jpg', 'wb') as f:
f.write(captcha_response.content)
captcha_image = Image.open('captcha.jpg')
captcha_text = image_to_string(captcha_image)

打印电影信息

movies = soup.findall('div', class='info')
for movie in movies:
name = movie.find('span', class='title').text
rating = movie.find('span', class
='rating_num').text
print(f'电影名称:{name},评分:{rating}')
```

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