Python爬虫有哪些常见的反爬手段?有何应对手段?
随着互联网的发展，网络爬虫技术也越来越成熟，但网站为了保护自身数据安全和服务器稳定性，也采取了各种反爬措施。
1. User-Agent 检测
案例： 某些网站会拒绝 User-Agent 为 python-requests 的请求。
import?requests
headers?=?{
????"User-Agent":?"Mozilla/5.0?(Windows?NT?10.0;?Win64;?x64)?AppleWebKit/537.36?(KHTML,?like?Gecko)?Chrome/118.0.0.0?Safari/537.36"
}
response?=?requests.get("https://www.example.com",?headers=headers)
print(response.text)应对方法：
- 设置合理的 User-Agent： 如代码示例所示，将 User-Agent 设置为常用浏览器的 User-Agent。
- 使用 User-Agent 池： 可以创建一个 User-Agent 列表，每次请求随机选择一个 User-Agent。
2. IP 限制
案例： 频繁访问网站会被封禁 IP。
import?requests
import?time
for?i?in?range(10):
????response?=?requests.get("https://www.example.com")
????print(response.text)
????time.sleep(1)??#?设置访问间隔应对方法：
- 使用代理 IP： 可以使用免费或付费的代理 IP 服务，每次请求使用不同的代理 IP。
- 设置访问频率： 如代码示例所示，使用 time.sleep() 函数设置访问间隔，避免频繁访问。
3. Cookie 验证
案例： 某些页面需要登录才能访问，登录后会设置 Cookie。
import?requests
cookies?=?{
????"sessionid":?"your_session_id"
}
response?=?requests.get("https://www.example.com/profile",?cookies=cookies)
print(response.text)应对方法：
- 使用浏览器登录网站，获取 Cookie： 可以手动登录网站，然后从浏览器开发者工具中复制 Cookie。
- 使用 Cookie 池： 可以使用 requests.Session() 对象或第三方库例如 requests-cookiemonster 来管理 Cookie。
4. JavaScript 渲染
案例： 网站使用 JavaScript 动态加载数据。
from?selenium?import?webdriver
driver?=?webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.example.com")
#?等待页面加载完成
driver.implicitly_wait(10)
#?获取渲染后的页面源码
html?=?driver.page_source
print(html)
driver.quit()应对方法：
- 使用 Selenium、Puppeteer 等工具模拟浏览器行为： 如代码示例所示，使用 Selenium 控制浏览器加载页面并执行 JavaScript 代码。
- 使用 Splash 等渲染服务： Splash 是一个 JavaScript 渲染服务，可以获取渲染后的 HTML 内容。
5. 验证码
案例： 频繁访问或执行敏感操作会触发验证码。
应对方法：
- 使用 OCR 技术识别验证码： 可以使用 tesseract-ocr 等 OCR 工具识别简单的验证码。
- 使用打码平台： 可以使用第三方打码平台，人工或机器识别验证码。
6. 动态加载
案例： 网站使用 Ajax 加载数据。
应对方法：
- 使用浏览器开发者工具分析网络请求： 可以使用浏览器开发者工具的 "Network" 面板，查看页面加载过程中发出的 Ajax 请求，找到数据加载接口。
- 使用 Charles、Fiddler 等抓包工具拦截网络请求： 可以使用抓包工具拦截浏览器和服务器之间的网络请求，分析数据加载过程。
7. 字体反爬
案例： 网站使用自定义字体，将网页上的文字替换成特殊字符。
应对方法：
- 分析网页源码，找到字体文件和字符映射关系： 可以查看网页源码，找到字体文件的 URL，下载字体文件并分析其字符映射关系。
- 使用 Python 的 `fontTools` 库解析字体文件： 可以使用 fontTools 库解析字体文件，提取字符映射关系。
8. 蜜罐陷阱
案例： 网站设置隐藏链接或表单，专门用来吸引爬虫。
应对方法：
- 谨慎访问网页上的链接和表单： 避免访问可疑内容，例如 display: none 的链接或表单。
- 使用 robots.txt 文件，遵守网站的爬虫规则： robots.txt 文件规定了爬虫可以访问哪些页面，爬虫开发者应该遵守 robots.txt 文件的规则。
总结
以上是对 Python 爬虫常见的 8 种反爬手段的详细讲解和代码案例分析。爬虫开发者需要了解这些反爬手段，并采取相应的应对措施，才能有效地获取所需数据。