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  • 本文主要介绍如何识别爬虫以及如何应对。 1.如何识别爬行动物? 网络爬虫通过设置HTTP请求头信息的字段来模拟普通浏览器访问网站。 因此,网络管理员通常会检查报头信息中的UserAgent字段,分析access_log统计访问...

    在这里插入图片描述

    对于大数据行业来说,数据的价值不言而喻。在这个信息爆炸的时代,合理使用爬虫是弥补数据固有缺点的唯一选择。本文主要介绍如何识别反爬虫以及如何应对。
    1.如何识别爬行动物?
    网络爬虫通过设置HTTP请求头信息的字段来模拟普通浏览器访问网站。
    因此,网络管理员通常会检查报头信息中的UserAgent字段,分析access_log统计访问,并根据IP、请求时间、频率和访问路径来确认黑名单。
    然而,恶意的网络爬虫通常不会留下任何用户代理字段或伪装用户代理。
    因此,更可靠的方法是判断请求者的ip对应的主机名是否是正常浏览器自己的主机。更何况你可以在代码中做一个全局钩子,识别爬虫,引流到一个特殊的路径,简直太棒了。
    但是手动找爬虫还是很累的。对于这些逻辑,我们可以单独打开一个日志,定期在redis中分析这些简单的数据,找出上述规则的请求,记录在日志系统中。这样就可以在日志系统中直接过滤这一类日志,就可以看到所有识别出来的爬虫,并且把这些爬虫特性添加到处理程序中。
    当然整个系统可以自动化,定期分析的爬虫特征可以倒回主应用。不过为了安全起见,可以手动,也可以手动做一些筛选,防止误判。
    2.如何应对被认定的爬行动物?
    通常,在识别出爬虫后,它会简单地屏蔽掉或者返回一个错误的报告,这太年轻了…
    世界上没有绊倒爬虫的事。无论是设置接口频率限制,还是用户代理判断,都没有用。它有ip库来快速切换,用户代理根据客户端的请求规则进行调整。更何况一个服务是专门为爬虫提供的,分分钟破解的hacktoken。任仲还有很长的路要走…
    1.技术压制。
    众所周知,DOTAAI中有一个de命令,AI被杀时,其经验增益会增加。所以前期杀了太多AI,AI会扮成神,杀不死。
    正确的做法是打压对手的水平,而不是杀。反爬虫也一样。不要一开始就走得太远,逼人家跟你打。
    2.把狼带进房间。
    其实好的反爬虫系统是不会让对方轻易发现你发现了他们的。也就是说,在开始的时候,你最好假装你的系统没有受到保护,让别人用最简单的爬虫代码来爬你。这个时候,爬行动物的特征通常很明显,甚至没有任何伪装,这就叫引狼入室。
    3.喂他。
    狼进来后,让他高兴一会儿,给他几天时间爬,然后重点就来了!喂他吃饭加乱数据!这些数据可以和真实数据一模一样,但是里面肯定有一些随机的字段,很难发现但是打破了规则。
    至于如何生成假数据,这是另一个话题。可以把真实数据拿出来处理。但是最好不要让爬虫进入真正的业务逻辑,给爬虫做一个备用库(如果精力充沛的话)来伪装假数据,这样业务数据看起来就正常多了。
    4.排水。
    这大概是最高水平了。
    每天面对大量的爬虫,遇到过很多高手。就像武侠小说里,高手一般都比较低调。他们默默的拿着数据,很难被发现,频率极低,不会影响评价。
    就算没遇到高手,程序员也不容易,尤其是爬虫。没有爬虫,也没有反爬行。为了避免用弓藏鸟的早期结局,给爬虫一个喘息的空间。可能过几天你会转行做爬虫,因为你擅长反爬虫。
    芝麻HTTP为您提供了安全、稳定、高效、便捷的爬虫代理IP服务。在提供高级代理IP资源的同时,还可以设置不同类型的HTTP代理,并设置重复数据删除等标准。简单来说,芝麻HTTP就像一个中间桥梁,可以根据用户需求设置HTTP代理类型,从而帮助你不断获取行业数据。芝麻可以为您考虑资源质量问题,帮助您轻松进入“互联网大数据”时代。官网可以接免费试用,更多关于官网信息客服的问题。
    文章部分内容源于网络,联系侵删*

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  • 爬虫怎样绕过验证码 - cookie登录 1.利用cookie的特性:cookie会保持较长的时间,来避免用户频繁登录 2.cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面...

    爬虫怎样绕过验证码

    - cookie登录

    1.利用cookie的特性:cookie会保持较长的时间,来避免用户频繁登录
    2.cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面面对的
    3.2OCR库里的tesseract(光学文字识别)可以解决大多数的传统验证码
    4.软件tesserract-ocr先安装,然后安装pytesserract类库

    注意:

    1.Windows需要下载软件安装包,再配置环境变量
    2.linux 直接在命令窗口输入:sudo apt-get tesseract-ocr 模拟浏览器,selenium和PIL库的截屏功能,来识别验证码(save_screenshot截图)

    打码平台

    1.打码兔和QQ超人打码,有提供Python的接入方式,人工打码平台需要收费。
    2.以QQ超人打码平台,先要注册开发者账号,在识别程序中需要填写个人账号进行认证计费,登录之后接入,开始计费(一个码六分钱)

    selenium 来模拟拉动来破解滑动验证码

    由于时间过久,滑动验证码已经更改,滑动验证码已经被放弃,现仅供参考使用

    from PIL import Image
    from time import sleep
    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.common.by import By
    from selenium.webdriver import ActionChains
    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
    from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities
    import random
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36"
    }
    chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
    chrome_options.add_experimental_option('w3c', False)
    caps = DesiredCapabilities.CHROME
    caps['loggingPrefs'] = {'performance': 'ALL'}
    class SliderVerificationCode(object):
        def __init__(self):  # 初始化一些信息
            self.left = 60  # 定义一个左边的起点 缺口一般离图片左侧有一定的距离 有一个滑块
            self.url = 'https://passport.bilibili.com/login'
            self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')
            self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20)  # 设置等待时间20秒
            self.phone = "17369251763"
            self.passwd = "abcdefg"
        def input_name_password(self):  # 输入账号密码
            self.driver.get(self.url)
            self.driver.maximize_window()
            input_name = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-username']")
            input_pwd = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-passwd']")
            input_name.send_keys("username")
            self.wait = WebDriverWait(self.driver, 3)
            input_pwd.send_keys("passport")
        def click_login_button(self):  # 点击登录按钮,出现验证码图片
            login_btn = self.driver.find_element_by_class_name("btn-login")
            sleep(random.randint(3, 6))
            login_btn.click()
     
        def get_geetest_image(self):  # 获取验证码图片
            gapimg = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_bg')))
            sleep(2)
            gapimg.screenshot(r'./captcha1.png')
            # 通过js代码修改标签样式 显示图片2
            js = 'var change = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg");change[0].style = "display:block;"'
            self.driver.execute_script(js)
            sleep(2)
            fullimg = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_slice')))
            fullimg.screenshot(r'./captcha2.png')
        def is_similar(self, image1, image2, x, y):
            '''判断两张图片 各个位置的像素是否相同
            #image1:带缺口的图片
            :param image2: 不带缺口的图片
            :param x: 位置x
            :param y: 位置y
            :return: (x,y)位置的像素是否相同
            '''
            # 获取两张图片指定位置的像素点
            pixel1 = image1.load()[x, y]
            pixel2 = image2.load()[x, y]
            # 设置一个阈值 允许有误差
            threshold = 60
            # 彩色图 每个位置的像素点有三个通道
            if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(
                    pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:
                return True
            else:
                return False
        def get_diff_location(self):  # 获取缺口图起点
            captcha1 = Image.open('captcha1.png')
            captcha2 = Image.open('captcha2.png')
            for x in range(self.left, captcha1.size[0]):  # 从左到右 x方向
                for y in range(captcha1.size[1]):  # 从上到下 y方向
                    if not self.is_similar(captcha1, captcha2, x, y):
                        return x  # 找到缺口的左侧边界 在x方向上的位置
        def get_move_track(self, gap):
            track = []  # 移动轨迹
            current = 0  # 当前位移
            # 减速阈值
            mid = gap * 4 / 5  # 前4/5段加速 后1/5段减速
            t = 0.2  # 计算间隔
            v = 0  # 初速度
            while current < gap:
                if current < mid:
                    a = 5  # 加速度为+5
                else:
                    a = -5  # 加速度为-5
                v0 = v  # 初速度v0
                v = v0 + a * t  # 当前速度
                move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t  # 移动距离
                current += move  # 当前位移
                track.append(round(move))  # 加入轨迹
            return track
        def move_slider(self, track):
            slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.geetest_slider_button')))
            ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform()
            for x in track:  # 只有水平方向有运动 按轨迹移动
                ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
            sleep(1)
            ActionChains(self.driver).release().perform()  # 松开鼠标
        def main(self):
            self.input_name_password()
            self.click_login_button()
            self.get_geetest_image()
            gap = self.get_diff_location()  # 缺口左起点位置
            gap = gap - 6  # 减去滑块左侧距离图片左侧在x方向上的距离 即为滑块实际要移动的距离
            track = self.get_move_track(gap)
            self.move_slider(track)
    if __name__ == "__main__":
        springAutumn = SliderVerificationCode()
        springAutumn.main()
    
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  • cookie会保持较长的时间,来避免用户频繁登录cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面面对的2OCR库里的tesseract(光学文字识别)可以解决大多数的...

    叶湘伦:【文字篇】如何系统地自学 Python?​zhuanlan.zhihu.com

    1,cookie登录利用cookie的特性:cookie会保持较长的时间,来避免用户频繁登录

    cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面面对的

    2OCR库里的tesseract(光学文字识别)可以解决大多数的传统验证码

    软件tesserract-ocr先安装,然后安装pytesserract类库

    注意:Windows需要下载软件安装包,再配置环境变量

    linux 直接在命令窗口输入:sudo apt-get tesseract-ocr 模拟浏览器,selenium和PIL库的截屏功能,来识别验证码(save_screenshot截图)

    打码平台打码兔和QQ超人打码,有提供Python的接入方式,人工打码平台需要收费。

    以QQ超人打码平台,先要注册开发者账号,在识别程序中需要填写个人账号进行认证计费,登录之后接入,开始计费(一个码六分钱)

    selenium 来模拟拉动来破解滑动验证码由于时间过久,滑动验证码已经更改,滑动验证码已经被放弃,现仅供参考使用

    交流群:1029344413 分享资料、源码

    from PIL import Image

    from time import sleep

    from selenium import webdriver

    from selenium.webdriver.common.by import By

    from selenium.webdriver import ActionChains

    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait

    from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

    from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities

    import random

    headers = {

    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36"

    }

    chrome_options = webdriver.ChromeOptions()

    chrome_options.add_experimental_option('w3c', False)

    caps = DesiredCapabilities.CHROME

    caps['loggingPrefs'] = {'performance': 'ALL'}

    class SliderVerificationCode(object):

    def __init__(self): # 初始化一些信息

    self.left = 60 # 定义一个左边的起点 缺口一般离图片左侧有一定的距离 有一个滑块

    self.url = 'https://passport.bilibili.com/login'

    self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')

    self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20) # 设置等待时间20秒

    self.phone = "17369251763"

    self.passwd = "abcdefg"

    def input_name_password(self): # 输入账号密码

    self.driver.get(self.url)

    self.driver.maximize_window()

    input_name = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-username']")

    input_pwd = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-passwd']")

    input_name.send_keys("username")

    self.wait = WebDriverWait(self.driver, 3)

    input_pwd.send_keys("passport")

    def click_login_button(self): # 点击登录按钮,出现验证码图片

    login_btn = self.driver.find_element_by_class_name("btn-login")

    sleep(random.randint(3, 6))

    login_btn.click()

    def get_geetest_image(self): # 获取验证码图片

    gapimg = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_bg')))

    sleep(2)

    gapimg.screenshot(r'./captcha1.png')

    # 通过js代码修改标签样式 显示图片2

    js = 'var change = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg");change[0].style = "display:block;"'

    self.driver.execute_script(js)

    sleep(2)

    fullimg = self.wait.until(

    EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_slice')))

    fullimg.screenshot(r'./captcha2.png')

    def is_similar(self, image1, image2, x, y):

    '''判断两张图片 各个位置的像素是否相同

    #image1:带缺口的图片

    :param image2: 不带缺口的图片

    :param x: 位置x

    :param y: 位置y

    :return: (x,y)位置的像素是否相同

    '''

    # 获取两张图片指定位置的像素点

    pixel1 = image1.load()[x, y]

    pixel2 = image2.load()[x, y]

    # 设置一个阈值 允许有误差

    threshold = 60

    # 彩色图 每个位置的像素点有三个通道

    if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(

    pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:

    return True

    else:

    return False

    def get_diff_location(self): # 获取缺口图起点

    captcha1 = Image.open('captcha1.png')

    captcha2 = Image.open('captcha2.png')

    for x in range(self.left, captcha1.size[0]): # 从左到右 x方向

    for y in range(captcha1.size[1]): # 从上到下 y方向

    if not self.is_similar(captcha1, captcha2, x, y):

    return x # 找到缺口的左侧边界 在x方向上的位置

    def get_move_track(self, gap):

    track = [] # 移动轨迹

    current = 0 # 当前位移

    # 减速阈值

    mid = gap * 4 / 5 # 前4/5段加速 后1/5段减速

    t = 0.2 # 计算间隔

    v = 0 # 初速度

    while current < gap:

    if current < mid:

    a = 5 # 加速度为+5

    else:

    a = -5 # 加速度为-5

    v0 = v # 初速度v0

    v = v0 + a * t # 当前速度

    move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t # 移动距离

    current += move # 当前位移

    track.append(round(move)) # 加入轨迹

    return track

    def move_slider(self, track):

    slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.geetest_slider_button')))

    ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform()

    for x in track: # 只有水平方向有运动 按轨迹移动

    ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()

    sleep(1)

    ActionChains(self.driver).release().perform() # 松开鼠标

    def main(self):

    self.input_name_password()

    self.click_login_button()

    self.get_geetest_image()

    gap = self.get_diff_location() # 缺口左起点位置

    gap = gap - 6 # 减去滑块左侧距离图片左侧在x方向上的距离 即为滑块实际要移动的距离

    track = self.get_move_track(gap)

    self.move_slider(track)

    if __name__ == "__main__":

    springAutumn = SliderVerificationCode()

    springAutumn.main()

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  • cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面面对的 2OCR库里的tesseract(光学文字识别)可以解决大多数的传统验证码 软件tesserract-ocr先安装...

    1,cookie登录

    • 利用cookie的特性:cookie会保持较长的时间,来避免用户频繁登录

    • cookie一般由前端开发用js生成,可以利用抓包尝试下破解,不过这个难度有点高,不过破解js本就是爬虫必须直面面对的

    • 2OCR库里的tesseract(光学文字识别)可以解决大多数的传统验证码

    • 软件tesserract-ocr先安装,然后安装pytesserract类库

    注意:

    1. Windows需要下载软件安装包,再配置环境变量
    2. linux 直接在命令窗口输入:sudo apt-get tesseract-ocr 模拟浏览器,selenium和PIL库的截屏功能,来识别验证码(save_screenshot截图)

    打码平台

    • 打码兔和QQ超人打码,有提供Python的接入方式,人工打码平台需要收费。
    • 以QQ超人打码平台,先要注册开发者账号,在识别程序中需要填写个人账号进行认证计费,登录之后接入,开始计费(一个码六分钱)

    selenium 来模拟拉动来破解滑动验证码

    由于时间过久,滑动验证码已经更改,滑动验证码已经被放弃,现仅供参考使用

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    from PIL import Image from time import sleep from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver import ActionChains from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities import random
    headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36" }
    chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
    chrome_options.add_experimental_option('w3c', False)
    caps = DesiredCapabilities.CHROME
    caps['loggingPrefs'] = {'performance': 'ALL'} class SliderVerificationCode(object): def __init__(self):  # 初始化一些信息
            self.left = 60  # 定义一个左边的起点 缺口一般离图片左侧有一定的距离 有一个滑块
            self.url = 'https://passport.bilibili.com/login' self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')
            self.wait = WebDriverWait(self.driver, 20)  # 设置等待时间20秒
            self.phone = "17369251763" self.passwd = "abcdefg"
        def input_name_password(self):  # 输入账号密码
     self.driver.get(self.url)
            self.driver.maximize_window()
            input_name = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-username']")
            input_pwd = self.driver.find_element_by_xpath("//input[@id='login-passwd']")
            input_name.send_keys("username")
            self.wait = WebDriverWait(self.driver, 3)
            input_pwd.send_keys("passport") def click_login_button(self):  # 点击登录按钮,出现验证码图片
            login_btn = self.driver.find_element_by_class_name("btn-login")
            sleep(random.randint(3, 6))
            login_btn.click() def get_geetest_image(self):  # 获取验证码图片
            gapimg = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_bg')))
            sleep(2)
            gapimg.screenshot(r'./captcha1.png') # 通过js代码修改标签样式 显示图片2
            js = 'var change = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg");change[0].style = "display:block;"' self.driver.execute_script(js)
            sleep(2)
            fullimg = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_slice')))
            fullimg.screenshot(r'./captcha2.png') def is_similar(self, image1, image2, x, y): '''判断两张图片 各个位置的像素是否相同
            #image1:带缺口的图片
            :param image2: 不带缺口的图片
            :param x: 位置x
            :param y: 位置y
            :return: (x,y)位置的像素是否相同 '''
            # 获取两张图片指定位置的像素点
            pixel1 = image1.load()[x, y]
            pixel2 = image2.load()[x, y] # 设置一个阈值 允许有误差
            threshold = 60
            # 彩色图 每个位置的像素点有三个通道
            if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(
                    pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold: return True else: return False def get_diff_location(self):  # 获取缺口图起点
            captcha1 = Image.open('captcha1.png')
            captcha2 = Image.open('captcha2.png') for x in range(self.left, captcha1.size[0]):  # 从左到右 x方向
                for y in range(captcha1.size[1]):  # 从上到下 y方向
                    if not self.is_similar(captcha1, captcha2, x, y): return x  # 找到缺口的左侧边界 在x方向上的位置
        def get_move_track(self, gap):
            track = []  # 移动轨迹
            current = 0  # 当前位移
            # 减速阈值
            mid = gap * 4 / 5  # 前4/5段加速 后1/5段减速
            t = 0.2  # 计算间隔
            v = 0  # 初速度
            while current < gap: if current < mid:
                    a = 5  # 加速度为+5
                else:
                    a = -5  # 加速度为-5
                v0 = v  # 初速度v0
                v = v0 + a * t  # 当前速度
                move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t  # 移动距离
                current += move  # 当前位移
                track.append(round(move))  # 加入轨迹
            return track def move_slider(self, track):
            slider = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.geetest_slider_button')))
            ActionChains(self.driver).click_and_hold(slider).perform() for x in track:  # 只有水平方向有运动 按轨迹移动
                ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
            sleep(1)
            ActionChains(self.driver).release().perform() # 松开鼠标
        def main(self):
            self.input_name_password()
            self.click_login_button()
            self.get_geetest_image()
            gap = self.get_diff_location()  # 缺口左起点位置
            gap = gap - 6  # 减去滑块左侧距离图片左侧在x方向上的距离 即为滑块实际要移动的距离
            track = self.get_move_track(gap)
            self.move_slider(track) if __name__ == "__main__":
        springAutumn = SliderVerificationCode()
        springAutumn.main()
    
    
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