❶ 如何使用python解决网站的反爬虫
1、从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。
伪装header。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。
2、基于用户行为反爬虫
还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。[这种防爬，需要有足够多的ip来应对]
（1）、大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。
编写爬虫代理：
步骤：
1.参数是一个字典{'类型'：'代理ip：端口号'}
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})
2.定制、创建一个opener
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
3a.安装opener
urllib.request.install_opener(opener)
3b.调用opener
opener.open(url)
用大量代理随机请求目标网站，应对反爬虫
❷ 如何应对网站反爬虫策略如何高效地爬大量数据
一般有一下几种
一些常用的方法
IP代理
对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API, 需要解决的主要就是IP源的问题了.
网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右), 我做过简单的测试, 100个IP中, 平均可用的在40-60左右, 访问延迟均在200以上.
网络有高质量的代理IP出售, 前提是你有渠道.
因为使用IP代理后, 延迟加大, 失败率提高, 所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步, 将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 调用成功后再进行回调处理, 失败则重新加入队列. 每次请求都从IP池中取IP, 如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.
Cookies
有一些网站是基于cookies做反爬虫, 这个基本上就是如 @朱添一 所说的, 维护一套Cookies池
注意研究下目标网站的cookies过期事件, 可以模拟浏览器, 定时生成cookies
限速访问
像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据, 那真是分分钟被封IP的事, 限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现), 效率问题也不用担心, 一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.
一些坑
大批量爬取目标网站的内容后, 难免碰到红线触发对方的反爬虫机制. 所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.
一般被反爬虫后, 请求返回的HttpCode为403的失败页面, 有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣), 所以检测到403调用失败, 就发送报警, 可以结合一些监控框架, 如Metrics等, 设置短时间内, 告警到达一定阀值后, 给你发邮件,短信等.
当然, 单纯的检测403错误并不能解决所有情况. 有一些网站比较奇葩, 反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿), 这时候往往爬虫任务会进入解析阶段, 解析失败是必然的. 应对这些办法, 也只能在解析失败的时候, 发送报警, 当告警短时间到达一定阀值, 再触发通知事件.
当然这个解决部分并不完美, 因为有时候, 因为网站结构改变, 而导致解析失败, 同样回触发告警. 而你并不能很简单地区分, 告警是由于哪个原因引起的.
❸ 如何反爬虫
反爬虫
就是和爬虫抗衡，减少被爬取。
因为搜索引擎的流行，网络爬虫已经成了很普及网络技术，
相当部分国内爬虫不遵守robots协议。
所有有了保护自己内容不让别人抓取的反爬虫需求
1、手工识别和拒绝爬虫的访问
2、通过识别爬虫的User-Agent信息来拒绝爬虫
3、通过网站流量统计系统和日志分析来识别爬虫
4、网站的实时反爬虫防火墙实现
5、通过JS算法，文字经过一定转换后才显示出来，容易被破解。某技术网站采用了这种方法
6、通过CSS隐藏技术，可见的页面样式和HTML里DIV结构不同，增加了爬虫的难度，同时增加自己的维护难度。
技术网站采用了这种方法
7、通过JS不让用户复制，这对非专业人员有效，对技术人员/工程师来说，没有任何效果。不少网站采用。
8、通过flash等插件技术（会被破解，同时对用户不友好，有流失用户的可能性）。早期网站用得多，移动互联网来后，这种方式对用户不友好，少有专业网站采用了。
9、图片化
A:将文字图片化，增加了维护成本，和移动端的可读性
B:将标点符号图片化，再适当增加CSS混淆，这是一种较好的办法，不影响搜索引擎收录，不影响用户使用。但影响爬虫，是一种较好的反爬虫方式，某着名的文学网站采用了这种方法
10、交给专业反爬虫公司来处理
❹ python爬虫中怎么写反爬虫
1、通过UA判断：UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。
UA是UserAgent，是要求浏览器的身份标志。反爬虫机制通过判断访问要求的头部没有UA来识别爬虫，这种判断方法水平很低，通常不作为唯一的判断标准。反爬虫非常简单，可以随机数UA。
2、通过Cookie判定：Cookie是指会员帐户密码登录验证
Cookie是指会员帐户密码登录验证，通过区分该帐户在短时间内爬行的频率来判断。这种方法的反爬虫也很困难，需要多账户爬行。
3、通过访问频率判定
爬虫类经常在短时间内多次访问目标网站，反爬虫类机制可以通过单个IP访问的频率来判断是否是爬虫类。这样的反爬方式难以反制，只能通过更换IP来解决。
4、通过验证码判定
验证码是反爬虫性价比高的实施方案。反爬虫通常需要访问OCR验证码识别平台，或者使用TesseractOCR识别，或者使用神经网络训练识别验证码。
5、动态性页面加载
使用动态加载的网站通常是为了方便用户点击和查看，爬虫无法与页面互动，这大大增加了爬虫的难度。
一般情况下，用户对网站进行信息爬取时，都要受到“爬虫”的约束，使用户在获取信息时受到一定的阻碍
❺ 反反爬虫技术的常用方法
通过UA 识别爬虫有些爬虫的UA是特殊的，与正常浏览器的不一样，可通过识别特征UA，直接封掉爬虫请求
设置IP访问频率，如果超过一定频率，弹出验证码如果输入正确的验证码，则放行，如果没有输入，则拉入禁止一段时间，如果超过禁爬时间，再次出发验证码，则拉入黑名单。当然根据具体的业务，为不同场景设置不同阈值，比如登陆用户和非登陆用户，请求是否含有refer。
通过并发识别爬虫有些爬虫的并发是很高的，统计并发最高的IP，加入黑名单（或者直接封掉爬虫IP所在C段）
请求的时间窗口过滤统计爬虫爬取网页的频率都是比较固定的，不像人去访问网页，中间的间隔时间比较无规则，所以我们可以给每个IP地址建立一个时间窗口，记录IP地址最近12次访问时间，每记录一次就滑动一次窗口，比较最近访问时间和当前时间，如果间隔时间很长判断不是爬虫，清除时间窗口，如果间隔不长，就回溯计算指定时间段的访问频率，如果访问频率超过阀值，就转向验证码页面让用户填写验证码
限制单个ip/api token的访问量比如15分钟限制访问页面180次，具体标准可参考一些大型网站的公开api，如twitter api，对于抓取用户公开信息的爬虫要格外敏感
识别出合法爬虫对http头agent进行验证，是否标记为、网络的spider，严格一点的话应该判别来源IP是否为、的爬虫IP，这些IP在网上都可以找到。校验出来IP不在白名单就可以阻止访问内容。
蜜罐资源爬虫解析离不开正则匹配，适当在页面添加一些正常浏览器浏览访问不到的资源，一旦有ip访问，过滤下头部是不是搜素引擎的蜘蛛，不是就可以直接封了。比如说隐式链接。