1. 简介
网络爬虫是一种自动化的程序，可以从互联网上抽取各种信息。对于大规模爬取，首当其冲的是反爬虫策略。反爬虫策略是为了防止爬虫在未获得许可的情况下访问网站，从而对网站造成损失或扰乱网站正常的服务。该文章将介绍如何使用Python和Redis在构建网络爬虫时处理反爬虫策略。
2. 爬虫常见反爬虫策略
2.1 User-Agent的检测
网站通常会检测HTTP请求的User-Agent头部内容，来确认请求来源是否为浏览器。如果请求的User-Agent内容不是浏览器，则很可能遭到拦截。因此在编写爬虫时，我们需要模拟浏览器发送请求。
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"}
以上是请求头部的模拟浏览器User-Agent信息，我们可以使用Python requests库来发送这样的请求。
2.2 IP地址的检测
大多数网站会限制来自同一IP地址的请求次数。如果同一个IP地址在短时间内发送了大量的请求，网站会把这一IP地址加入黑名单。解决这个问题的方法就是使用代理IP。我们可以在爬虫中编写代理IP的部分来解决这个问题。
proxy = {
"http": "http://121.69.76.211:8998",
"https": "http://121.69.76.211:8998"
}
r = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy)
以上是使用代理IP请求的示例。如果需要使用多个代理IP，可以使用IP池的方式来实现。
2.3 验证码的处理
验证码是网站防止爬虫最常用的手段。如果网站采用了验证码机制，一般会在POST表单时附加一张验证码图片，并要求爬虫在提交表单时填写正确的验证码。处理验证码的方法有两种。一种是手动输入验证码，这种方法的难度较大。另外一种方法是使用自动化的方式破解。当然，前提条件是我们需要获得验证码的信息。
3. 使用Redis解决反爬虫策略中的分布式锁问题
目前很多爬虫都提供了使用Redis解决分布式锁问题的方案，主要基于Redis的原子性操作来实现。具体来说，爬虫在读取和写入数据时，获取锁并在处理结束后释放锁。
import redis
class RedisLocker:
"""
Redis 分布式锁
"""
def __init__(self, host: str = "localhost", port: int = 6379, db: int = 0, timeout: int = 10):
"""
初始化
"""
self.client = redis.Redis(host=host, port=port, db=db)
self.timeout = timeout
def lock(self, key: str) -> bool:
"""
获取锁
"""
try:
# 如果设置成功，返回 True
if self.client.set(key, 1, ex=self.timeout, nx=True):
return True
# 否则返回 False
else:
return False
except Exception as e:
print("Error:", e)
return False
def unlock(self, key: str) -> bool:
"""
释放锁
"""
try:
self.client.delete(key)
return True
except Exception as e:
print("Error:", e)
return False
4. 使用IP池和User-Agent池处理反爬虫策略
4.1 IP池的使用
IP池是爬虫解决反爬虫最常用的手段之一。通过使用不同的IP地址来分散访问频率，以避开网站反爬虫的策略。IP池常见的获取方式包括爬取免费代理网站和购买付费代理IP。
调用以上RedisLocker类实现Redis分布式锁的封装，可以在获取代理IP时进行加锁操作避免多个爬虫抢占同一个IP地址。IP代理池中可以使用Python中的concurrent.futures或者ThreadPoolExecutor模块管理任务的执行。它们可以高效地完成并发的处理。
import concurrent.futures
from urllib.request import urlopen
class IPProxy:
"""
IP代理池
"""
def __init__(self, url: str = "https://raw.githubusercontent.com/jhao104/proxy_pool/master/proxy_pool/list.txt", num: int = 10,
timeout: int = 5):
"""
初始化
"""
self.url = url
self.num = num
self.timeout = timeout
self.locker = RedisLocker()
def get_proxy(self):
"""
获取代理IP
"""
with urllib.request.urlopen(self.url) as response:
proxies = response.read().decode().strip().split()
return proxies
def check_proxy(self, proxy):
"""
检查代理IP可用性
"""
try:
proxy_handler = urllib.request.ProxyHandler({"http": proxy, "https": proxy})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_handler)
opener.addheaders = [('User-Agent', self.get_user_agent())]
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen('https://www.baidu.com', timeout=self.timeout)
result = response.read().decode('utf-8')
if result.find("百度") != -1:
return True
else:
return False
except Exception as e:
return False
def run(self):
"""
运行IP代理池
"""
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=self.num) as executor:
proxies = self.get_proxy()
for proxy in proxies:
executor.submit(self.locker.lock, proxy)
if self.check_proxy(proxy):
print(proxy)
executor.submit(self.locker.unlock, proxy)
def get_user_agent(self):
"""
获取User-Agent
"""
headers = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; ru; rv:1.9.2.3) Gecko/20100401 Firefox/3.6.3',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2; en-US) AppleWebKit/534.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/6.0.472.63 Safari/534.3',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; zh-CN; rv:1.9.2.3) Gecko/20100401 Firefox/3.6.3',
'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533.9 (KHTML, like Gecko) Maxthon/3.0 Safari/533.9',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1'
]
return headers[random.randint(0, len(headers) - 1)]
4.2 User-Agent池的使用
User-Agent池解决的是网站针对User-Agent的检测问题。每个浏览器的User-Agent信息是不同的，因此在实现爬虫时，我们可以使用多个不同的User-Agent头部信息。
class UserAgentProxy:
"""
UserAgent代理池
"""
def __init__(self, ua_list: list,
num: int = 10):
"""
初始化
"""
self.ua_list = ua_list
self.num = num
self.locker = RedisLocker()
def check_user_agent(self, ua):
"""
检查User-Agent可用性
"""
try:
headers = {
'User-Agent': ua
}
request = urllib.request.Request('http://www.baidu.com', headers=headers)
urllib.request.urlopen(request)
return True
except (urllib.error.URLError, urllib.error.HTTPError, http.client.RemoteDisconnected, http.client.InvalidURL):
return False
def run(self):
"""
运行UserAgent代理池
"""
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=self.num) as executor:
for ua in self.ua_list:
executor.submit(self.locker.lock, ua)
if self.check_user_agent(ua):
print(ua)
executor.submit(self.locker.unlock, ua)
5. 总结
本文介绍了如何使用Python和Redis解决网络爬虫中遇到的反爬虫策略问题。其中包括常见的User-Agent检测、IP地址检测和处理验证码等问题。在解决了反爬虫策略之后，我们还介绍了使用Redis分布式锁、IP池和User-Agent池等技术来提高爬虫处理效率。这些技术都需要根据具体情况调整，例如IP代理池中需要从免费或付费代理网站中获取可用的IP地址，User-Agent池中需要从不同类型的浏览器中选择不同的User-Agent头部信息。