Python爬蟲突破反爬蟲機制知識點有哪些

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1、構建合理的HTTP請求標頭。

HTTP的請求頭是一組屬性和配置信息，當您發送一個請求到網絡服務器時。因為瀏覽器和Python爬蟲發送的請求頭不同，反爬行器很可能會被檢測到。

2、建立學習cookie。

Cookie是一把雙刃劍，有它不行，沒有它更不行。站點將通過cookie來追蹤你的訪問情況，如果發現你有爬蟲行為，將立即中斷您的訪問，例如，填寫表格時速度過快，或在短時間內瀏覽大量網頁。而且對cookies的正確處理，也可以避免許多采集問題，建議在收集網站的過程中，檢查一下這些網站生成的cookie，然后想想哪個是爬蟲需要處理的。

3、正常時差路徑。

Python爬行器不應破壞采集速度的原則，盡可能在每一頁訪問時間內增加一小段間隔，能有效地幫助您避免反爬行。

4、使用代理IP，對已經遇到過反爬蟲的分布式爬蟲來說，使用代理IP將成為您的首選。

談到Python爬蟲的發展歷史，那簡直就是與反爬蟲相戀的血淚史。因特網上，有網絡爬蟲的地方，絕對少不了反爬蟲的身影。對網站進行反爬蟲的截取，前提是要正確區分人與網絡機器人，發現可疑目標時，通過限制IP地址等措施，阻止您繼續訪問。

知識點擴展：

python3爬蟲--反爬蟲應對機制

前言：

反爬蟲更多是一種攻防戰，網絡爬蟲一般有網頁爬蟲和接口爬蟲的方式；針對網站的反爬蟲處理來采取對應的應對機制，一般需要考慮以下方面：

①訪問終端限制：這種可通過偽造動態的UA實現；

②訪問次數限制：網站一般通過cookie/IP定位，可通過禁用cookie，或使用cookie池/IP池來反制；

③訪問時間限制：延遲請求應對；

④盜鏈問題：通俗講就是，某個網頁的請求是有跡可循的，比如知乎的問題回答詳情頁，正常用戶行為必然是先進入問題頁，在進入回答詳情頁，有嚴格的請求順序，如果之間跳過前面請求頁面就有可能被判定為到了，通過偽造請求頭可以解決這個問題；

具體的反爬蟲策略：

①驗證碼

應對：簡單的驗證碼可通過機器學習識別，準確率可高達，50-60%；復雜的可通過專門的打碼平臺人工打碼（依據驗證碼的復雜度，打碼工人平均每碼收1-2分錢）

②封ip(容易誤殺)

應對：通過ip代理池/vps撥號獲取ip方式，可用低成本的獲取幾十萬ip

③滑動驗證碼：相比常規的驗證碼易被機器學習識別，滑動驗證有一定的優勢

應對：模擬滑動來驗證

④關聯上下文/防盜鏈：利用token/cookie的記錄能力，來關聯請求的上下文，通過判斷請求是否走了完整的流程來判定是否是爬蟲；重而反爬蟲（知乎，頭條都有該機制）

應對：分析協議，進行全量模擬

⑤javascript 參與運算：利用簡單爬蟲無法進行json運算的特征，對中間結果進行js解析/運算

應對：可以通過自帶 js 引擎模塊或直接使用 phantomjs 等無端瀏覽器進行自動化解析

⑥session封禁：session請求超過閾值，從而封禁（容易導致誤殺）

⑦UA封禁：ua請求超過閾值，從而封禁（容易導致誤殺）

⑧web-fongt反爬蟲機制：源代碼不展示內容，而是提供字符集，在頁面使用了font-face定義了字符集，并通過unicode去映射展示

⑨其他：比如代碼混淆、動態加密方案、假數據等方式

到此，關于“Python爬蟲突破反爬蟲機制知識點有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！