反爬蟲常見套路

1. 判斷user-agent

2. 校驗referer頭

3. 校驗cookie

4. 同一IP訪問次數限制

5. js/ajax動態渲染頁面

反反爬蟲應對策略

1、user-agent頭校驗

每次請求設置隨機user-agent頭?？梢砸?code>fake_useragent模塊或從http://useragentstring.com/pages/useragentstring.php?typ=browser獲取最新請求頭。

通過scrapy框架實現，download_middleware中間件，process_request方法。示例：

# 自定義User-Agent列表
request.headers['User-Agent'] = random.choice(USER_AGENTS)# fake_useragent方式實現
from fake_useragent import UserAgent
request.headers['User-Agent'] = str(UserAgent().random)

2、校驗referer頭

1. 設置referer為網站主域名

2. 通過selenium爬取，selenium會自動為每次請求增加referer頭

3、校驗cookie

對方的網站的cookie規則無法分析/破解難度太大?？梢酝ㄟ^selenium/splash處理對cookie的操作，建立cookie池

4、同一ip訪問次數限制

如果同一個ip在某個時間段訪問頻次過高，會被認為是爬蟲，封掉ip。解決辦法：

1.使用代理ip

1) 批量獲取ip，構成ip池
2) 分次請求代理ip接口，每次請求一條ip，獲取ip和過期時間

scrapy實現方式，download_middleware中間件，process_request方法。示例：

request.meta['proxy'] = proxy

2.設置抓取頻率

修改scrapy settings文件

# 設置下載延遲 3s
DOWNLOAD_DELAY = 3

代理平臺對比

指標平臺	芝麻代理	快代理	...
穩定性	中（測試過程中，未發現代理不能用的情況）	未使用，不明確	...
靈活性	高（參數配置靈活，通過url調用）	未使用，不明確	...

5、js/ajax動態渲染頁面

此類網站可以通過selenium或者splash工具來進行處理。各自優缺點對比：

指標工具	selenium	splash
性能	低(每次請求需頁面加載完才能進行下一步處理)	高（Twisted和QT，發揮webkit并發能力）
效率	低(模擬瀏覽器，瀏覽器底層初始化一些流程)	高（Twisted和QT，發揮webkit并發能力）
運維成本	低（作為scrapy一個類庫調用）	高（需配合docker使用，開啟docker-splash服務）
內存	高（隨時間推移，占用內存越高）	待測試...
靈活性	中	高（參數配置方便）
使用范圍	瀏覽器測試自動化工具	異步渲染頁面

綜上所述，爬取動態頁面數據，在效率以及爬取性能上，splash會有明顯優勢。

&Question

1、如何確保100%爬取？

1、代理ip穩定

2、建立失敗請求重試機制

2、代理ip被對方網站封掉如何處理？（重試機制？）

通過scrapy框架download_middleware中間件，process_response方法來判斷返回參數進行處理。示例：

    def process_response(self, request, response, spider):# 判斷response狀態碼 或 返回內容為驗證碼，則獲取新的代理ipif response.status != 200:self.logger.info('ip被拉黑')# 更新代理ipself.update_proxy()# 返回request對象 重新發起請求return request# 返回response到爬蟲腳本return response

也可以作為重試機制之一。

3、selenium代理設置問題及替代方案

通過資料查找以及實踐踩坑發現selenium對于代理ip的設置不太友好，而且如何動態切換代理ip也是個問題（也可以實現）。

splash設置動態ip比較方便。示例：

1. 中間件實現

class ProxyMiddleware(object):def process_request(self, request, spider):request.meta['splash']['args']['proxy'] = proxyServerproxy_user_pass = "USERNAME:PASSWORD"encoded_user_pass = base64.encodestring(proxy_user_pass)request.headers["Proxy-Authorization"] = 'Basic ' + encoded_user_pass

1. spider實現

def start_requests(self):for url in self.start_urls:yield SplashRequest(url,url=url,callback=self.parse,args={'wait': 5,'proxy': 'http://proxy_ip:proxy_port'}

4、驗證碼問題

1. 手動認證（效率太低... 需要人工

2. 更換ip (方便

3. 打碼平臺 (一般的識別驗證碼類庫不穩定，打碼平臺一般都需要收費

選擇哪個，哪種方式更適合，需要測試以及項目需求才能確定。

5、如何高效抓取

1. 破解對方ajax請求，通過ajax請求獲取數據，不走頁面

2. mysql連接池（Twisted、adbapi）

3. Redis分布式爬蟲（Spider.Redis）

4. 數據寫入redis或MongoDB，異步讀入mysql

6、Splash

這里以亞馬遜為例，爬取亞馬遜，使用Splash沒有用selenium好，使用splash總是會出現響應丟失的情況，估計是響應時間太長了，后續還需要更加完善的測試。

?

預選方案

splash + 代理ip + 隨機user_agent + cookie池 + 分布式爬蟲

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python反爬研究总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。