关于反爬虫的一些简单总结

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。

1、爬取过程中的302重定向

在爬取某个网站速度过快或者发出的请求过多的时候,网站会向你所在的客户端发送一个链接,需要你去验证图片。我在爬链家和拉钩网的过程中就曾经遇到过:

对于302重定向的问题,是由于抓取速度过快引起网络流量异常,服务器识别出是机器发送的请求,于是将请求返回链接定到某一特定链接,大多是验证图片或空链接。

在这种时候,既然已经被识别出来了,就使用代理ip再继续抓取。

2、headers头文件

有些网站对爬虫反感,对爬虫请求一律拒绝,这时候我们需要伪装成浏览器,通过修改http中的headers来实现

headers = {
'Host': "bj.lianjia.com",
'Accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
'Accept-Encoding': "gzip, deflate, sdch",
'Accept-Language': "zh-CN,zh;q=0.8",
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36",
'Connection': "keep-alive",
}
p = requests.get(url, headers=headers)
print(p.content.decode('utf-8'))

3、模拟登陆

一般登录的过程都伴随有验证码,这里我们通过selenium自己构造post数据进行提交,将返回验证码图片的链接地址输出到控制台下,点击图片链接识别验证码,输入验证码并提交,完成登录。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # WebDriverWait的作用是等待某个条件的满足之后再往后运行
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import sys
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:PyCharm 2016.2.3phantomjsphantomjs.exe') # 构造网页驱动

driver.get('https://www.zhihu.com/#signin')  # 打开网页
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="password"]').send_keys('your_password')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="account"]').send_keys('your_account')
driver.get_screenshot_as_file('zhihu.jpg')     # 截取当前页面的图片
input_solution = input('请输入验证码 :')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="captcha"]').send_keys(input_solution)
time.sleep(2)

driver.find_element_by_xpath('//form[@class="zu-side-login-box"]').submit() # 表单的提交 表单的提交,即可以选择登录按钮然后使用click方法,也可以选择表单然后使用submit方法
sreach_widonw = driver.current_window_handle  # 用来定位当前页面
# driver.find_element_by_xpath('//button[@class="sign-button submit"]').click()
try:
dr = WebDriverWait(driver,5)
# dr.until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath('//a[@class="zu-side-login-box"]').is_displayed())
if driver.find_element_by_xpath('//*[@id="zh-top-link-home"]'):
print('登录成功')
except:
print('登录失败')
driver.save_screenshot('screen_shoot.jpg')  #截取当前页面的图片
sys.exit(0)
driver.quit() #退出驱动

这里面,PhantomJS是一个很棒的exe,下载地址:phantomjs。他可以模拟浏览器行为进行操作。当我们遇到JS渲染的网页,在使用正则表达式、BS4和xpath . . . 都无法匹配出数据时(数据根本没加载上),可以使用PhantomJS模拟浏览器行为发送请求,将会得到网页的原始全部数据。

4、代理ip

当爬取速度过快时,当请求次数过多时都面临ip被封的可能。因此使用代理也是必备的。

使用request加代理

import requests
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128",
"https": "http://10.10.1.10:1080",}
p = request.get("http://www.baidu.com", proxies = proxies)
print(p.content.decode('utf-8'))

使用urllib加代理

user_agent ='Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.22 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0'
headers = {'User-Agent':user_agent}
proxy = {'http':'http://10.10.1.10:1080',}
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
urllib.request.install_opener(opener)
url = "https://www.baidu.com/"
req = urllib.request.Request(url=url,headers=headers)
res = urllib.request.urlopen(req)
print(res.read().decode('utf-8')) # 打印网页内容

5、验证码输入

遇到验证的问题,我一般都是人工识别:获取验证码的链接再控制台下 ——> 点击链接识别验证码 ——> 在控制台手动输入验证码并提交。

6、ajax加载的数据

对于ajax加载的数据,我们无论通过request或post方法请求得到的网页都无法得到。

关于一个网页是否是ajax加载数据,我们只需将网页内容print到控制台下,将其与网页原始内容进行比对,如果有数据缺失,那么这些数据就是ajax加载。例如:我们想获取京东上商品的价格、销量、好评等方面的数据,但是请求返回的网页中没有这些数据。因为这些数据是ajax加载。对于ajax加载的页面,一般有两种方法。

(1)分析网页

按F12打开浏览器调试工具,在Network下选择XHR或Doc标签,分析(双击点开查看)这两个标签下的链接。如果点开链接打开的网页中正好有那些没有加载的数据,则这些数据是通过该链接传送的。再对该链接进行规律分析,以后对该链接发送请求。

(2)使用PhantomJS模拟浏览器行为

使用PhantomJS模拟浏览器进行发送请求,得到返回的内容是完全的(ajax加载的数据也会有)。但是使用PhantomJS请求速度过慢,一般一个网页4~5s时间,不能忍。一般要使用PhantomJS需要开多线程。

driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:PyCharm 2016.2.3phantomjsphantomjs.exe') # 构造网页驱动
driver.get('https://www.zhihu.com/') 
print(driver.page_source) # 打印网页内容

总结

以上就是本文关于关于反爬虫的一些简单总结的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

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