反爬虫措施是网站为了保护自己的数据不被恶意抓取而采取的一些技术手段。下面我将详细讲解一些常见的反爬虫措施及应对策略,并提供代码示例。
User-Agent检测:网站通过检查请求头中的
User-Agent
字段来识别爬虫。一些网站只允许特定的User-Agent
访问。- 应对策略:可以在请求中设置一个常见的浏览器
User-Agent
,或者从多个User-Agent
中随机选择一个使用。 - 代码示例:
headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get('http://example.com', headers=headers)
- 应对策略:可以在请求中设置一个常见的浏览器
IP限制:短时间内大量请求来自同一IP地址可能会被封锁。
- 应对策略:使用代理IP池,通过不同的IP地址发送请求。
- 代码示例:
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128", "https": "http://10.10.1.10:1080", } response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
验证码:为了防止自动化工具的访问,网站可能会要求输入验证码。
- 应对策略:使用打码平台或机器学习的方法识别验证码。
- 代码示例:使用打码平台通常需要注册账号并使用它们的API。
# 假设使用云打码平台 import requests response = requests.post('http://api.yundama.com/', data={ 'appkey': '你的appkey', 'challenge': '验证码图片的二进制内容', 'type': 1000 # 验证码类型 })
JavaScript挑战:一些网站使用JavaScript生成动态内容或验证用户行为。
- 应对策略:使用Selenium或Puppeteer等工具来执行JavaScript。
- 代码示例:
from selenium import webdriver browser = webdriver.Chrome() browser.get('http://example.com') # 执行JavaScript代码 element = browser.find_element_by_id('some-id') element.click() # 或其他交互操作
AJAX数据加载:数据可能通过AJAX请求异步加载,不在初始HTML中。
- 应对策略:分析XHR请求,直接获取数据接口。
- 代码示例:使用Selenium捕获AJAX请求。
# 等待AJAX请求完成 WebDriverWait(browser, 10).until( lambda b: b.find_elements_by_tag_name('body')[0].text == '页面加载完成' )
robots.txt限制:网站通过robots.txt文件告诉爬虫哪些页面可以抓取。
- 应对策略:遵守robots.txt协议,但有时候也可以选择忽略。
- 代码示例:使用Scrapy时设置
ROBOTSTXT_OBEY
为False
。# Scrapy settings.py ROBOTSTXT_OBEY = False
数据加密:网站可能对数据进行加密处理,使得直接抓取的内容无法直接使用。
- 应对策略:分析加密算法,使用相应的方法解密,或通过Selenium获取解密后的数据。
- 代码示例:使用js2py库执行JavaScript代码以解密。
import js2py # 假设js_code是加密的JavaScript代码 result = js2py.eval_js(js_code)
非可视区域遮挡:对于使用Selenium的爬虫,网站可能会对非可视区域的数据进行遮挡。
- 应对策略:确保Selenium脚本可以滚动到所有需要的数据区域。
字体文件映射:使用字体文件映射来隐藏数据,使得爬取的数据即使被抓取也是错误的。
- 应对策略:分析字体文件和映射逻辑,进行逆向解密。
行为检测:网站可能会检测访问者的点击频率、停留时间等行为特征。
- 应对策略:模拟正常用户的行为,比如在请求间加入延迟。