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  • 爬虫和反爬虫机制

    2020-09-22 11:11:03
    反爬虫机制: 一。基于数据加密的反爬 1.通过Css来反爬虫 原理:源代码数据不为真的数据,需要通过css位移 2.通过js动态生成数据进行反爬 思路:解析关键js,获取数据生成流程,模拟生成数据 3.数据图片化 二。基于...

    反爬虫机制:

    一。基于数据加密的反爬
    1.通过Css来反爬虫
    原理:源代码数据不为真的数据,需要通过css位移
    2.通过js动态生成数据进行反爬
    思路:解析关键js,获取数据生成流程,模拟生成数据
    3.数据图片化

    二。基于爬虫行为进行反爬虫
    1.请求ip/账号单位时间内总请求数量判断
    原理:正常浏览区请求网站,速度不会太快,同一个ip账号大量请求了对方服务器,有更大的可能性会被识别为爬虫

    思路:对应的通过购买高质量的ip的方式解决问题
    2.每天请求次数设置阈值
    原理:正常的浏览器行为,一天的请求次数有限的
    思路:买高质量ip ,同时设置请求间随机休眠

    3.同一ip/账号请求之间的间隔判断
    原理:正常请求间隔是随机的。而爬虫两个请求之间间隔相对固定同时时间较短
    思路:请求之间随机等待,尽量使用代理池

    4.运维平台综合审计
    运维平台综合管理,采用复合型反爬虫策略,多种手段同时使用

    5.阻塞网络IO
    原理: 发送请求获取响应的过程实际上就是下载的过程,在任务队列中混入一个大文件的url,当爬虫在进行该请求时会占用网络io

    1. 阻塞任务队列
      原理:通过生成大量垃圾url,从而阻塞任务队列,降低爬虫实际工作效率。
      思路:观察运行过程中请求响应状态/仔细分析源码获取垃圾url生成规则,对url过滤

    7.通过假数据反爬
    原理:向返回的响应中添加假数据污染数据库
    思路:长期运行,核对数据库中数据同实际页面中数据对应情况

    8.通过蜜罐获取爬虫ip(代理ip)
    在爬虫获取链接进行请求过程中,爬虫根据正则xpath css 等方式进行后续链接提取,此时服务器端可以设置一个陷阱url,会被提取规则获取,但是正常用户无法获取就能区分爬虫和正常用户。

    9.通过js 实现跳转来反爬虫
    原理:js实现页面跳转,无法在源代码中获取下一页url

    三。基于身份识别
    1.通过headers 中的user-agent 字段反爬虫
    原理:爬虫默认情况下没有user-agent,而是使用默认设置
    思路: 请求前添加user-agent ,最好使用user-agent池活随机生成

    2.通过cookie
    原理:检查cookie来查看发起请求的用户是否具备相应权限
    思路:进行模拟登陆,成功获取cookie后进行数据爬取

    3.referer 字段
    原理:爬虫通常不会待referer字段

    4.通过验证码
    原理:弹出验证码强制验证用户浏览行为
    思路:机器学习识别 打码平台

    5.通过js 生成请求参数
    思路:分析js,观察加密过程的实现,使用selenium

    6。通过从html静态文件中获取请求数据
    原理:通过增加获取请求参数的难度进行反爬

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  • 现如今,很多网站为了防止网站信息流失,都会制定一些反爬虫机制,那么对于爬虫工作者来说应该怎么解决这个问题呢?下面就给大家详细介绍下相关解决办法。 一般来说,真实用户在正常访问浏览网站会很慢,但是如果一...

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    现如今,很多网站为了防止网站信息流失,都会制定一些反爬虫机制,那么对于爬虫工作者来说应该怎么解决这个问题呢?下面就给大家详细介绍下相关解决办法。

    一般来说,真实用户在正常访问浏览网站会很慢,但是如果一个ip一秒时间访问几十次或者上百次,那基本上会认定为爬虫,这时网站就会做出相应的反爬措施,我们可以放慢访问的速度,在采集是访问频率就放慢一些,限制访问速度,我们可以使用先用一个ip由慢到快,测试目标网站的被封的阀值,确定它的阀值后,我们将访问速度不要超出这个阀值就不会被封了。

    其次,还可以更换IP来进行解决,网站识别是通过访问ip来判定的,如果一个ip一秒钟访问80次,这个是很不正常的想象,如果我们使用80个ip,每个ip访问一次那就再正常不过了,目标网站自然会认为这是正常用户访问,就可以顺利的完成采集任务。

    总的来说,大家在进行采集工作时要注意以上问题的发生,尽量在IP被封之前及时的更换,保证工作的正常进行。

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  • 因为 Python 语法简介以及强大的第三方库,所以我们使用它来制作网络爬虫程序。网络爬虫的用途是进行数据采集,也就是将互联网中的数据采集过来。网络爬虫的难点其实并不...妹子图这个网站的反爬虫机制比较简单。...

    因为 Python 语法简介以及强大的第三方库,所以我们使用它来制作网络爬虫程序。网络爬虫的用途是进行数据采集,也就是将互联网中的数据采集过来。

    网络爬虫的难点其实并不在于爬虫本身。而是网站方为了避免数据被爬取,增加了各种各样的反爬虫措施。如果想要继续从网站爬取数据就必须绕过这些措施。因此,网络爬虫的难点在于反爬的攻克和处理。那么本文主要介绍一些网站的反爬虫措施。

    妹子图

    这个网站的反爬虫机制比较简单。当我们使用网络请求库下载图片时,该网站会对检查每个 HTTP 请求的 headers 头部中 Referer 字段。它判断该字段是否为空,如果字段为空,那么不会返回正常显示的图片,而是返回一张带有“图片来自妹子网,请勿盗链”字样的图片。

    遇到这种机制,突破也是比较简单。对每个 HTTP 请求,将页面的 url 地址填充到 Referer 字段中。

    豆瓣

    几乎所有的爬虫新手都会爬取豆瓣练练手。但是豆瓣还是保持开放的态度,反爬虫机制做得还是很人性化。它的反爬虫机制大概如下:

    1、在没有携带 cookie 的情况下,如果某个 IP 短时间高并发请求网站,该 IP 会立马被封。当 IP 被封,登录豆瓣网站会解封。

    3、在携带 cookie 的情况下,某个 IP 请求网站过于频繁。豆瓣的反爬虫机制变为只封 cookie 不封 IP。也就说退出登录或者换个账号还能继续访问网站。

    面对这么体谅新手的网站,我们要下手不能那么猛。我们只要在代码中登录账号,同时降低并发数,再随机延迟等待一段时间。我们的爬虫程序就不会被封杀了。

    拉勾网

    拉勾网站刚出来的时候,反爬虫机制还没有现在这么严格。估计爬取网站的人多了起来,网站管理员为了保护服务器增加一些手段。该网站的反爬虫机制大概是这样子。

    1、在没有登录的情况下,程序只能连续访问 3 个 Url。如果再继续访问,网站会将链接重定向,然后提示我们登录。

    2、如果在登录情况下,连续请求部分 url 之后,我们的 IP 会被封。

    针对这样的爬虫机制,我们只能使用 IP 代理池来突破。

    汽车之家

    汽车之家论坛的反爬虫机制就比较高级。它利用前端页面自定义字体的方式来实现反爬的技术手段。具体使用到是 CSS3 中的自定义字体(@font-face)模块,自定义字体主要是实现将自定义的 Web 字体嵌入到指定网页中去。这就导致我们去爬取论坛帖子的口碑时,获取到的返回文本中每隔几个字就出现一个乱码符号。

    每次访问论坛页面,其中字体是不变的,但字符编码是变化的。因此,我们需要根据每次访问动态解析字体文件。

    具体可以先访问需要爬取的页面,获取字体文件的动态访问地址并下载字体,读取 js 渲染后的文本内容,替换其中的自定义字体编码为实际文本编码,就可复原网页为页面所见内容了。

    最后说句良心话,我们爬取别人网站的数据,要在不损害别人网站的情况下进行。所以建议大家不要在网站访问高峰的时候爬取数据,尽量选择在晚上进行爬取。同时设置延时操作降低并发数。

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    关于爬虫

    爬虫原理

    如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛,

    沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是:向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序;

    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用;
    在这里插入图片描述
    爬虫的基本流程:
    模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
    在这里插入图片描述

    反爬虫机制

    1.检验数据头User-Agent反爬虫机制解析:

    当我们使用浏览器访问网站的时候,浏览器会发送一小段信息给网站,我们称为Request Headers,在这个头部信息里面包含了本次访问的一些信息,例如编码方式,当前地址,将要访问的地址等等。这些信息一般来说是不必要的,但是现在很多网站会把这些信息利用起来。其中最常被用到的一个信息,叫做“User-Agent”。网站可以通过User-Agent来判断用户是使用什么浏览器访问。不同浏览器的User-Agent是不一样的,但都有遵循一定的规则。
    但是如果我们使用Python的Requests直接访问网站,除了网址不提供其他的信息,那么网站收到的User-Agent是空。这个时候网站就知道我们不是使用浏览器访问的,于是它于是它就可以拒绝我们的访问。

    2.访问频率限制或检验

    大多数情况下,我们遇到的是访问频率限制。如果你访问太快了,网站就会认为你不是一个人。这种情况下需要设定好频率的阈值,否则有可能误伤。如果大家考过托福,或者在12306上面买过火车票,你应该会有这样的体会,有时候即便你是真的用手在操作页面,但是因为你鼠标点得太快了,它都会提示你: “操作频率太快…”。
    另外,还可以检验访问频率是否每一次都相同,如果都相同,那么一定是爬虫了.

    3.蜜罐技术

    蜜罐这个词,最早是来自于网络攻防中。一方会故意设置一个或者几个服务器,故意留下漏洞,让另一方轻易的入侵进来。这些被故意设置的服务器,就叫做蜜罐。里面可能安装了监控软件,用来监控入侵者。同时,蜜罐还可以拖延入侵者的时间。

    在反爬虫的机制中,也有一种蜜罐技术。网页上会故意留下一些人类看不到或者绝对不会点击的链接。由于爬虫会从源代码中获取内容,所以爬虫可能会访问这样的链接。这个时候,只要网站发现了有IP访问这个链接,立刻永久封禁该IP + User-Agent + Mac地址等等可以用于识别访问者身份的所有信息。这个时候,访问者即便是把IP换了,也没有办法访问这个网站了。给爬虫造成了非常大的访问障碍。

    反爬虫机制的应对方法

    1.设定Request Headers中的User-Agent

    检查User-Agent是一种最简单的反爬虫机制,而通过设定Request Headers中的User-Agent,可以突破这种机制。

    2.设定随机访问频率

    遇到访问频率限制可以采用设定随机访问频率的方式来突破.

    3.代理IP或者分布式爬虫

    另外,如果对页的爬虫的效率有要求,那就不能通过设定访问时间间隔的方法来绕过频率检查了,可以采用代理IP或者分布式爬虫:
    代理IP访问可以解决这个问题。如果用100个代理IP访问100个页面,可以给网站造成一种有100个人,每个人访问了1页的错觉。这样自然而然就不会限制你的访问了。
    分布式爬虫会部署在多台服务器上,每个服务器上的爬虫统一从一个地方拿网址。这样平均下来每个服务器访问网站的频率也就降低了。由于服务器是掌握在我们手上的,因此实现的爬虫会更加的稳定和高效。

    3.对于蜜罐技术可以采用定向爬虫

    由于定向爬虫的爬行轨迹是由我们来决定的,爬虫会访问哪些网址我们都是知道的。因此即使网站有蜜罐,定向爬虫也不一定会中招。

    参考博客:
    https://www.cnblogs.com/sss4/p/7809821.html
    https://blog.csdn.net/lujuntong/article/details/81952519

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