python中绕过反爬虫的方法总结-猿码集

1. 反爬虫的原因

在爬取网页数据时经常会遇到反爬虫机制，这是为了保护网站数据安全和防止恶意爬虫对网站造成影响。常见的反爬虫策略包括：IP封禁、验证码、请求频率限制等。如果我们想要成功爬取数据，就需要绕过这些反爬虫机制。

1.1 IP封禁

IP封禁是由服务器根据访问请求的IP地址判断是否封禁该请求。如果我们的爬虫IP被封禁了，就需要通过一些方法来更换IP。常见的方法有使用代理IP和使用VPN。

import requests
proxies = {
    'http': 'http://proxyIP:proxyPort',
    'https': 'https://proxyIP:proxyPort',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

1.2 验证码

验证码是一种常见的反爬虫策略，通过人机识别的方式来判断请求是否来自于人类用户。要绕过验证码，可以使用第三方验证码识别库，如pytesseract和tesserocr。

import pytesseract
from PIL import Image
captcha_image = Image.open('captcha.png')
captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image)

1.3 请求频率限制

请求频率限制是服务器根据请求次数和请求间隔时间来判断是否封禁请求。为了绕过请求频率限制，可以设置适当的请求间隔时间，并添加随机的时间间隔，以模拟人类用户的操作。

import time
import random
def get_data():
    time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))
    response = requests.get(url)

2. 伪装浏览器

很多网站会根据请求的User-Agent来判断是否为爬虫，如果是爬虫就会拒绝请求。我们可以通过设置User-Agent来伪装成浏览器进行请求，以绕过这种反爬虫策略。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
}
response = requests.get(url, headers=headers)

3. 处理JS渲染

一些网站会使用JavaScript进行页面内容的渲染，爬虫不能像浏览器一样执行JavaScript。要处理这种情况，我们可以使用无头浏览器（Headless Browser）模拟浏览器的行为，将页面完整加载后再进行解析。

from selenium import webdriver
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--headless')
options.add_argument('--disable-gpu')
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)
driver.get(url)
# 获取页面源代码
page_source = driver.page_source
# 关闭浏览器
driver.quit()

4. 通过API获取数据

有些网站提供了API接口来获取数据，这种方式相对直接且稳定。可以通过分析网页源代码或使用网络抓包工具来找到API接口，然后直接发送请求获取数据。

import requests
response = requests.get(api_url)
data = response.json()

5. 设置Cookies

有些网站会通过Cookies来判断是否为登录用户，如果没有登录就会拒绝请求。我们可以通过手动设置Cookies，或模拟登录获取Cookies，并在请求时附带这些Cookies，以绕过登录限制。

import requests
cookies = {
    'session_id': 'xxxxxxxx',
    'token': 'xxxxxxxx',
}
response = requests.get(url, cookies=cookies)

6. 使用分布式爬虫

分布式爬虫是指爬虫运行在多个服务器上，可以同时处理多个请求。这样可以将请求负载分散到多个服务器上，降低被封禁的风险。

6.1 Scrapy-Redis

Scrapy-Redis是Scrapy框架的一个扩展，可以实现分布式爬虫。它使用Redis作为中间件，实现在多个爬虫节点之间共享请求队列。

# settings.py
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'
# spider.py
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'
    def parse(self, response):
        # 爬取逻辑

总结

绕过反爬虫是爬虫开发中需要面对的挑战之一。针对不同的反爬虫策略，我们可以采用相应的方法来绕过。这篇文章总结了一些常见的绕过反爬虫的方法，包括更换IP、识别验证码、控制请求频率、伪装浏览器、处理JS渲染、通过API获取数据、设置Cookies和使用分布式爬虫。希望对大家在实际爬虫开发中有所帮助。

python中绕过反爬虫的方法总结