Python实现无头浏览器采集应用的反爬虫与反检测功能解析与应对策略

1. 无头浏览器采集应用的反爬虫与反检测功能解析

在数据爬取过程中，网站会针对爬虫进行反爬虫/反检测，以防止非法的数据抓取行为。这是一种常见的保护企业利益和网站安全的方法。针对反爬虫与反检测，我们可以使用无头浏览器解决这个问题。无头浏览器是一种浏览器，可以模拟人类操作浏览器，解决反爬虫/反检测问题。这种浏览器通常没有UI或界面，可以在后台处理任务。

1.1 反爬虫的原理与应对策略

反爬虫机制有多种，大部分都是基于识别访问的流量来源，并限制流量、增加难度。这些机制包括：

IP限制

请求频率限制

验证码验证

UA识别

IP限制是一种最基础、最简单的反爬虫手段，即根据IP地址对访问进行限制。请求频率限制是指在一定时间内对相同的接口或URL进行多次访问的限制。验证码验证是指在访问页面时弹出验证码，使机器难以模仿。UA识别是指根据请求的User-Agent来识别是否为机器访问。

针对这些反爬虫策略，我们可以使用无头浏览器来反制这些机制。通过无头浏览器，我们可以动态地改变IP地址，并控制访问的频率以规避IP限制和请求频率限制。使用selenium模拟人类操作来通过验证码验证，避免被识别为机器访问。同样，我们也可以通过控制请求头来模拟人类浏览行为，绕过UA识别。

1.2 反检测的原理与应对策略

反检测主要是针对JavaScript，通过对JavaScript 程序逻辑的判断，判断当前的请求是否是机器访问，来进行反爬虫。一些常见的反检测技术包括：

客户端指纹技术

WebGL指纹技术

极验验证技术

JS跳动坐标验证技术

页面渲染后再添加内容

客户端指纹技术是一种基于你的浏览器和你的环境生成唯一的标识，通过这个标识来判断是否是机器访问。WebGL指纹技术可以通过分析WebGL显卡的能力和版本来生成指纹，通过比较指纹来识别是否是机器访问。极验验证技术和JS跳动坐标验证技术是一种人机验证的技术，可以通过检测鼠标的点击和移动等行为进行判断，来识别是否是机器访问。页面渲染后再添加内容是指通过页面渲染完成后再添加js或css等外部内容进行反检测。

反检测技术相对比较复杂，在这里我们可以通过使用pyppeteer与无头浏览器结合的方式进行反制。pyppeteer是一个支持Chrome的Python3.6+无头浏览器。通过使用pyppeteer我们可以模拟在浏览器中使用鼠标操作，来进行反检测。同时，在使用队列管理接口的时候，我们可以使用异步处理队列，从而提高处理速度和效率。

2. 应对策略

当我们了解无头浏览器后，下一步是了解如何应对各种反爬虫和反检测技术，具体方法如下：

2.1 使用IP代理池

IP代理池是一种IP池，可以提供大量不同的IP地址，这可以帮助我们避免IP限制和请求频率限制。可以使用第三方IP代理商，也可以从公共代理网站或收费IP代理供应商获取IP地址。

from requests import get, exceptions

from multiprocessing.pool import Pool
from random import choice
pool=Pool(processes=10)
ips=[]
for i in range(100):
    try:
        r=get('http://httpbin.org/get', timeout=1, proxies={'http': choice(ips)})
        if r.status_code==200:
            ips.append(r.json()['origin'])
    except exceptions.RequestException:
        pass

2.2 使用fake user agent模块

默认情况下，对于Python的requests请求，会使用Python默认的user-agent，但是这很容易被检测为机器爬取。因此，在每个请求中随机使用多个经常被人类使用的user-agents会提高成功率。

from fake_useragent import UserAgent

from requests import session
ua=UserAgent()
header={'User-Agent': ua.random}
s=session()
s.headers.update(header)
s.get('https://www.baidu.com') 

2.3 使用selenium模拟人类操作

Selenium是一个自动化测试工具，支持多种浏览器，可以通过模拟人类浏览行为来绕过反爬虫机制。可以通过控制WebDriver来模拟人的操作，比如点击、滑动、输入等行为。

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--start-maximized')
options.add_argument('--disable-extensions')
options.add_argument('--disable-infobars')
driver=webdriver.Chrome(chrome_options=options)
driver.get('https://www.baidu.com')
search_input=driver.find_element_by_xpath('//input[@class="s_ipt"]')
search_input.send_keys('Python')
search_button=driver.find_element_by_xpath('//input[@class="s_btn_wr"]/input[@type="submit"]')
ActionChains(driver).click(search_button).perform()

2.4 使用pyppeteer模拟鼠标操作

pyppeteer是一个支持Chrome的Python3.6+无头浏览器。pyppeteer通过控制Chrome来模拟鼠标操作和键盘事件，从而模拟人类操作浏览器。也可以通过pyppeteer来绕过常见的反检测方法。

import asyncio

from pyppeteer import launch
from pyppeteer_stealth import stealth
async def main():
    browser=await launcher.launch(headless=True, stealth=True
        )
    page=await browser.newPage()
    await page.goto('https://s.weibo.com/')
    await page.type('#plc_wbtype_a .searchInp_form textarea', 'Python')
    await page.click('#plc_wbtype_a .s-btn-b')
    
    await asyncio.sleep(5)
    await browser.close()
launcher=launch()
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

3. 结论

在大数据时代，数据的采集已经成为了数据分析必不可少的一环。为了防止机器对数据进行非法采集，网站通常会部署反爬虫/反检测技术。通过无头浏览器，我们可以轻松地绕过这些技术。在实践中，我们需要根据实际情况来使用不同的应对策略。