python反扒机制的5种解决方法

前言

反爬虫是网站为了维护自己的核心安全而采取的抑制爬虫的手段，反爬虫的手段有很多种，一般情况下除了百度等网站，反扒机制会常常更新以外。为了保持网站运行的高效，网站采取的反扒机制并不是太多，今天分享几个我在爬虫过程中遇到的反扒机制，并简单介绍其解决方式。

基于User-Agent反爬

简介：服务器后台对访问的User_Agent进行统计，单位时间内同一User_Agent访问的次数超过特定的阀值，则会被不同程度的封禁IP，从而造成无法进行爬虫的状况。

解决方法：

一 . 将常见的User-Agent放到ua_list中，以列表形式进行随机使用

代码示例：

二. 加载fake_useragent库，随机生成User-Agent添加到headers中

代码示例：

2 基于IP反爬

简介: 爬虫程序可能会在短时间内对指定的服务器发起高频的请求。后台服务器对访问进行统计，单位时间内同一IP访问的次数超过一个特定的值（阀值），就会不同程度的禁封IP，导致无法进行爬虫操作。

解决方法：使用代理池，并设定延迟访问

如何获取代理服务器？免费：西祠代理、快代理、goubanjia 收费：代理精灵等

代码示例：

3 基于cookie反扒

简介：网站会通过cookie跟踪你的访问过程，如果发现有爬虫行为会立刻中断你的访问，比如特别快的填写表单，或者短时间内浏览大量页面。而正确地处理cookie，又可以避免很多采集问题，建议在采集网站过程中，检查一下这些网站生成的cookie，然后想想哪一个是爬虫需要处理的。

解决方法：

一 手动处理

将cookie封装到headers字典中，将该字典作用到get/post方法的headers参数中

二 自动处理

需要两次处理。第一次是为了捕获和存储cookie到session对象中，第二次就是用携带cookie的session进行请求发送，这次请求发送就是携带cookie发起的请求。可以跟requests一样调用get/post进行请求的发送。在使用session进行请求发送的过程中，如果产生了cookie，则cookie会被自动存储session对象中

代码示例：

#基于session自动处理
cookiesess = requests.Session() 
#该次请求只是为了捕获cookie存储到sess中
sess.get(url='https://xueqiu.com/',headers=headers)
url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=20367942&count=15&category=-1'
json_data = sess.get(url=url,headers=headers).json()json_data

4 图片懒加载

简介：图片懒加载是一种网页优化技术。图片作为一种网络资源，在被请求时也与普通静态资源一样，将占用网络资源，而一次性将整个页面的所有图片加载完，将大大增加页面的首屏加载时间。为了解决这种问题，通过前后端配合，使图片仅在浏览器当前视窗内出现时才加载该图片，达到减少首屏图片请求数的技术就被称为“图片懒加载”。在网页源码中，在img标签中首先会使用一个“伪属性”（通常使用src2，original......）去存放真正的图片链接而并非是直接存放在src属性中。当图片出现到页面的可视化区域中，会动态将伪属性替换成src属性，完成图片的加载。

解决方法：通过细致观察页面的结构，发现图片的链接真正链的伪属性中，一般不在src中，而是src2中，xpath要使用该属性

示例代码：

5 Ajax动态加载

简介：从网页的 url 加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载出更多的内容，并把这些内容传输到网页中。这就是为什么有些网页直接爬它的URL时却没有数据的原因。现在这样的网站也越来越多。
解决方法:使用审查元素分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。对返回的json使用requests中的json进行解析，观察动态加载的规律，在请求头中对规律进行使用

抓包工具推荐:fiddler

到此这篇关于python反扒机制的5种解决方法的文章就介绍到这了,更多相关python反扒机制内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！