爬虫是什么?浅谈爬虫及绕过网站反爬取机制

爬虫是什么?

爬虫是一种自动获取网站上数据的程序。通俗来讲,爬虫就是在模拟人的操作,去访问网站,获取需要的信息。爬虫可以自动化地爬取数据、分析数据、存储数据等,大大提高了数据获取和处理的效率。

浅谈爬虫及绕过网站反爬机制

爬虫的分类

爬虫根据其实现技术和应用场景,可以分为多种类型,包括通用爬虫和聚焦爬虫、静态网页爬虫和动态网页爬虫、逆向爬虫和贴心爬虫等。

其中通用爬虫和聚焦爬虫是按照其爬取方式进行区分的。通用爬虫主要是向搜索引擎和大型网站发送爬虫请求,寻找一些公开的网页链接,大规模爬取整个网站。聚焦爬虫则是按照某个特定的主题或感兴趣的领域,在特定的网站或限定区域内进行数据的爬取。

静态网页爬虫和动态网页爬虫则是根据所爬取页面的类型进行分类的。静态网页通常是指带有扩展名为html、htm、shtml、xml等的文件,因为静态网页是由服务器直接返回给客户端的,所以静态网页爬虫只需访问对应的链接即可爬取数据。而动态网页是经过服务器处理后再返回给客户端的网页,需要通过运行相关的JavaScript代码才能渲染出完整的HTML页面,所以爬取动态网页需要使用特殊的工具来模拟JavaScript的运行。

逆向爬虫和贴心爬虫是按照其目的进行区分的。逆向爬虫一般用于爬取其他网站的数据,包括非公开的数据。这种方式可能涉及到一些法律风险。而贴心爬虫则是指在网站管理人员的允许下,定制化地爬取某些关键数据,以支持网站的具体业务功能。

网站反爬机制

由于爬虫的出现,许多网站开始使用反爬虫技术来阻止网站被自动化访问。常见的反爬策略包括:

  1. 用户行为分析:识别和记录来访者的操作习惯和行为模式,并根据这些模式来评估用户的真实性。
  2. 图像验证码:在敏感的页面登录或者操作时,弹出如翻译图片中的“点击图像中的右边的文本”等验证码,从而判断访问站点的是否为人类用户。
  3. IP过滤:限制相同IP在短时间内请求次数,如果超出次数则禁止继续访问,这个方法一般是做服务器级别的。
  4. User-Agent过滤:根据请求中的User-Agent信息判断是否是一个爬虫请求,并可以根据不同的User-Agent做不同的处理。

绕过网站反爬机制

通过不断优化技术,爬虫能够绕过一些网站的反爬机制,具体做法如下:

  1. 使用代理IP技术,使用多个IP地址进行抓取,以突破IP过滤的限制。
  2. 在使用反爬虫技术的网站上,自动或人工输入验证码。
  3. 使用多个User-Agent轮流爬取,避免使用同一个User-Agent被封禁。
  4. 收集更多的网站访问习惯和数据,逐渐学会模仿人的行为模式,从而更好地应对反爬策略。

示例说明

示例一:使用代理IP绕过IP限制

爬取某电商网站的商品数据,该网站采用了IP过滤策略,同一个IP在1秒内只允许访问1次网站。因此我们采用代理IP的方式来解决这个问题。

import requests

url = "http://www.example.com"

proxies = {
  "http": "http://10.10.1.10:3128",
  "https": "http://10.10.1.10:1080",
}

headers = {
  "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299"
}

response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)

上述代码中,我们构建了一个包含代理IP的http请求,从而伪装我们的访问IP,以避免被网站限制。

示例二:使用机器学习来绕过反爬机制

某数字货币网站上有一个登录页面,需要输入包含字母和数字的验证码才能登录。在这种情况下,我们可以使用机器学习的方法来解决这个问题。

首先,我们可以使用Python的tesseract-ocr库识别验证码图片中的内容。然后,我们可以让机器自动学习,不断尝试不同的验证码图片,以便绘制出一个可以经常正确识别的验证码模型。最终,我们可以使用该模型来自动识别并输入验证码。

import pytesseract
from PIL import Image

captcha_image = Image.open("captcha.png")
captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image)

print(captcha_text)

上述代码中,我们使用了Python的pytesseract和Pillow库来很方便地识别验证码图片中的内容。这种方法是一种相对普遍但相对简单的应对反爬机制的方式,是目前比较流行的绕过验证码的方法之一。

总结

以上就是对爬虫及如何绕过反爬机制的浅谈。爬虫有助于数据挖掘、分析等大数据处理过程,但是在爬取数据时也要注意相关法律法规,并且要遵守网站的相关服务条款和隐私政策,避免对网站的正常运营造成影响。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:爬虫是什么?浅谈爬虫及绕过网站反爬取机制 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python全栈之for循环

    Python全栈之for循环 什么是for循环 for循环是一种重复执行同一段代码的方法,它可以用来遍历一个可迭代对象中的每一个元素。 for循环的语法结构 for <variable> in <iterator>: <statements> <variable>:每一次循环时,都将会从可迭代对象中取出一个元素…

    python 2023年5月13日
    00
  • python使用reportlab实现图片转换成pdf的方法

    当我们需要将图片转换为PDF文件时,可以使用python的reportlab库。reportlab是一个用于创建PDF文档的Python库,它可以自定义创建PDF文档的内容。下面将介绍python使用reportlab实现图片转换成pdf的详细攻略。 1.安装reportlab 在python环境中,我们可以使用pip工具来安装reportlab库。 pip…

    python 2023年5月18日
    00
  • Python实现简单2048小游戏

    当然,我很乐意为您提供“Python实现简单2048小游戏”的完整攻略。以下是详细步骤和示例。 2048小游戏的概述 2048是一款益智小游戏,玩家需要通过合并相同的方块,不地得到更高的数字,直到达到2048为止。在这个游戏中,玩家需要使用方向键来控方块的移动方向,将相同数字的方块合并在一起。 2048小游戏的实现步骤 以下是实现2048小戏的本步骤: 1.…

    python 2023年5月13日
    00
  • 使用Python横向合并excel文件的实例

    当我们需要整合多个excel文件时,可能需要将它们合并成一个文件。本篇教程将介绍如何使用Python横向合并多个excel文件的实例。 步骤 1:安装所需的模块 在开始之前,需要确保安装了pandas、openpyxl和xlrd模块。可以使用以下命令进行安装: pip install pandas openpyxl xlrd 步骤 2:读入多个Excel文件…

    python 2023年5月14日
    00
  • 利用python3随机生成中文字符的实现方法

    一、背景介绍 随机生成中文字符的需求在一些应用场景中是十分常见的,比如制作假数据,生成测试用例等。由于中文字符集范围较大,所以需要使用特殊的方法实现。本文将主要介绍在Python3中实现随机生成中文字符的方法。 二、实现过程 在Python3中,可以使用字符串模块中的ascii_letters和punctuation对英文字母和标点符号进行随机生成。但中文字…

    python 2023年5月31日
    00
  • python的sys.path模块路径添加方式

    添加模块搜索路径是Python程序中经常遇到的问题之一。在Python中,可以通过在sys模块中的path列表中查找模块。默认情况下,sys.path是继承自环境变量PYTHONPATH以及Python安装的标准库的目录。但是,我们也可以添加自定义的模块路径到sys.path中,以便Python可以在这些自定义路径中查找模块。 以下是添加python模块路径…

    python 2023年6月2日
    00
  • Python urls.py的三种配置写法实例详解

    下面是“Python urls.py的三种配置写法实例详解”的完整攻略: 简介 urls.py是Django中非常常用的配置文件,用于配置URL路由,即解析请求的URL路径并确定需要哪个视图函数处理这个请求。本文将介绍Python中urls.py的三种常见写法及其使用方法和示例。 第一种写法 from django.urls import path from…

    python 2023年5月20日
    00
  • pandas读取中文xlsx文件出现的问题

    下面是关于“pandas读取中文xlsx文件出现的问题”的完整实例教程: 问题描述 pandas是一个非常方便的数据处理库,在实际的数据处理过程中,我们常常使用pandas来读取和写入数据。但是,在读取中文文件时,可能会出现各种问题,一些奇怪的字符和编码问题经常会让我们头疼不已。本文将介绍pandas读取中文xlsx文件出现的问题,及其解决方法。 实例说明1…

    python 2023年5月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部