❶ 如何使用python解決網站的反爬蟲
1、從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。
偽裝header。很多網站都會對Headers的User-Agent進行檢測，還有一部分網站會對Referer進行檢測（一些資源網站的防盜鏈就是檢測Referer）。如果遇到了這類反爬蟲機制，可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標網站域名[評論：往往容易被忽略，通過對請求的抓包分析，確定referer，在程序中模擬訪問請求頭中添加]。對於檢測Headers的反爬蟲，在爬蟲中修改或者添加Headers就能很好的繞過。
2、基於用戶行為反爬蟲
還有一部分網站是通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內多次進行相同操作。[這種防爬，需要有足夠多的ip來應對]
（1）、大多數網站都是前一種情況，對於這種情況，使用IP代理就可以解決。可以專門寫一個爬蟲，爬取網上公開的代理ip，檢測後全部保存起來。有了大量代理ip後可以每請求幾次更換一個ip，這在requests或者urllib中很容易做到，這樣就能很容易的繞過第一種反爬蟲。
編寫爬蟲代理：
步驟：
1.參數是一個字典{'類型'：'代理ip：埠號'}
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})
2.定製、創建一個opener
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
3a.安裝opener
urllib.request.install_opener(opener)
3b.調用opener
opener.open(url)
用大量代理隨機請求目標網站，應對反爬蟲
❷ 如何應對網站反爬蟲策略如何高效地爬大量數據
一般有一下幾種
一些常用的方法
IP代理
對於IP代理,各個語言的Native Request API都提供的IP代理響應的API, 需要解決的主要就是IP源的問題了.
網路上有廉價的代理IP(1元4000個左右), 我做過簡單的測試, 100個IP中, 平均可用的在40-60左右, 訪問延遲均在200以上.
網路有高質量的代理IP出售, 前提是你有渠道.
因為使用IP代理後, 延遲加大, 失敗率提高, 所以可以將爬蟲框架中將請求設計為非同步, 將請求任務加入請求隊列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 調用成功後再進行回調處理, 失敗則重新加入隊列. 每次請求都從IP池中取IP, 如果請求失敗則從IP池中刪除該失效的IP.
Cookies
有一些網站是基於cookies做反爬蟲, 這個基本上就是如 @朱添一 所說的, 維護一套Cookies池
注意研究下目標網站的cookies過期事件, 可以模擬瀏覽器, 定時生成cookies
限速訪問
像開多線程,循環無休眠的的暴力爬取數據, 那真是分分鍾被封IP的事, 限速訪問實現起來也挺簡單(用任務隊列實現), 效率問題也不用擔心, 一般結合IP代理已經可以很快地實現爬去目標內容.
一些坑
大批量爬取目標網站的內容後, 難免碰到紅線觸發對方的反爬蟲機制. 所以適當的告警提示爬蟲失效是很有必有的.
一般被反爬蟲後, 請求返回的HttpCode為403的失敗頁面, 有些網站還會返回輸入驗證碼(如豆瓣), 所以檢測到403調用失敗, 就發送報警, 可以結合一些監控框架, 如Metrics等, 設置短時間內, 告警到達一定閥值後, 給你發郵件,簡訊等.
當然, 單純的檢測403錯誤並不能解決所有情況. 有一些網站比較奇葩, 反爬蟲後返回的頁面仍然是200的(如去哪兒), 這時候往往爬蟲任務會進入解析階段, 解析失敗是必然的. 應對這些辦法, 也只能在解析失敗的時候, 發送報警, 當告警短時間到達一定閥值, 再觸發通知事件.
當然這個解決部分並不完美, 因為有時候, 因為網站結構改變, 而導致解析失敗, 同樣回觸發告警. 而你並不能很簡單地區分, 告警是由於哪個原因引起的.
❸ 如何反爬蟲
反爬蟲
就是和爬蟲抗衡，減少被爬取。
因為搜索引擎的流行，網路爬蟲已經成了很普及網路技術，
相當部分國內爬蟲不遵守robots協議。
所有有了保護自己內容不讓別人抓取的反爬蟲需求
1、手工識別和拒絕爬蟲的訪問
2、通過識別爬蟲的User-Agent信息來拒絕爬蟲
3、通過網站流量統計系統和日誌分析來識別爬蟲
4、網站的實時反爬蟲防火牆實現
5、通過JS演算法，文字經過一定轉換後才顯示出來，容易被破解。某技術網站採用了這種方法
6、通過CSS隱藏技術，可見的頁面樣式和HTML里DIV結構不同，增加了爬蟲的難度，同時增加自己的維護難度。
技術網站採用了這種方法
7、通過JS不讓用戶復制，這對非專業人員有效，對技術人員/工程師來說，沒有任何效果。不少網站採用。
8、通過flash等插件技術（會被破解，同時對用戶不友好，有流失用戶的可能性）。早期網站用得多，移動互聯網來後，這種方式對用戶不友好，少有專業網站採用了。
9、圖片化
A:將文字圖片化，增加了維護成本，和移動端的可讀性
B:將標點符號圖片化，再適當增加CSS混淆，這是一種較好的辦法，不影響搜索引擎收錄，不影響用戶使用。但影響爬蟲，是一種較好的反爬蟲方式，某著名的文學網站採用了這種方法
10、交給專業反爬蟲公司來處理
❹ python爬蟲中怎麼寫反爬蟲
1、通過UA判斷：UA是UserAgent，是要求瀏覽器的身份標志。
UA是UserAgent，是要求瀏覽器的身份標志。反爬蟲機制通過判斷訪問要求的頭部沒有UA來識別爬蟲，這種判斷方法水平很低，通常不作為唯一的判斷標准。反爬蟲非常簡單，可以隨機數UA。
2、通過Cookie判定：Cookie是指會員帳戶密碼登錄驗證
Cookie是指會員帳戶密碼登錄驗證，通過區分該帳戶在短時間內爬行的頻率來判斷。這種方法的反爬蟲也很困難，需要多賬戶爬行。
3、通過訪問頻率判定
爬蟲類經常在短時間內多次訪問目標網站，反爬蟲類機制可以通過單個IP訪問的頻率來判斷是否是爬蟲類。這樣的反爬方式難以反制，只能通過更換IP來解決。
4、通過驗證碼判定
驗證碼是反爬蟲性價比高的實施方案。反爬蟲通常需要訪問OCR驗證碼識別平台，或者使用TesseractOCR識別，或者使用神經網路訓練識別驗證碼。
5、動態性頁面載入
使用動態載入的網站通常是為了方便用戶點擊和查看，爬蟲無法與頁面互動，這大大增加了爬蟲的難度。
一般情況下，用戶對網站進行信息爬取時，都要受到「爬蟲」的約束，使用戶在獲取信息時受到一定的阻礙
❺ 反反爬蟲技術的常用方法
通過UA 識別爬蟲有些爬蟲的UA是特殊的，與正常瀏覽器的不一樣，可通過識別特徵UA，直接封掉爬蟲請求
設置IP訪問頻率，如果超過一定頻率，彈出驗證碼如果輸入正確的驗證碼，則放行，如果沒有輸入，則拉入禁止一段時間，如果超過禁爬時間，再次出發驗證碼，則拉入黑名單。當然根據具體的業務，為不同場景設置不同閾值，比如登陸用戶和非登陸用戶，請求是否含有refer。
通過並發識別爬蟲有些爬蟲的並發是很高的，統計並發最高的IP，加入黑名單（或者直接封掉爬蟲IP所在C段）
請求的時間窗口過濾統計爬蟲爬取網頁的頻率都是比較固定的，不像人去訪問網頁，中間的間隔時間比較無規則，所以我們可以給每個IP地址建立一個時間窗口，記錄IP地址最近12次訪問時間，每記錄一次就滑動一次窗口，比較最近訪問時間和當前時間，如果間隔時間很長判斷不是爬蟲，清除時間窗口，如果間隔不長，就回溯計算指定時間段的訪問頻率，如果訪問頻率超過閥值，就轉向驗證碼頁面讓用戶填寫驗證碼
限制單個ip/api token的訪問量比如15分鍾限制訪問頁面180次，具體標准可參考一些大型網站的公開api，如twitter api，對於抓取用戶公開信息的爬蟲要格外敏感
識別出合法爬蟲對http頭agent進行驗證，是否標記為、網路的spider，嚴格一點的話應該判別來源IP是否為、的爬蟲IP，這些IP在網上都可以找到。校驗出來IP不在白名單就可以阻止訪問內容。
蜜罐資源爬蟲解析離不開正則匹配，適當在頁面添加一些正常瀏覽器瀏覽訪問不到的資源，一旦有ip訪問，過濾下頭部是不是搜素引擎的蜘蛛，不是就可以直接封了。比如說隱式鏈接。