当scrapy遇到curl_cffi,解决TLS指纹,scrapy-fingerprint解决ja3指纹

文章介绍了在遇到网站403错误后,通过Wireshark抓包发现使用了JA3指纹。作者使用第三方库curl_cffi模拟不同浏览器版本发送请求,并提到scrapy-fingerprint库用于在Scrapy项目中实现异步浏览器指纹识别,成功获取数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.初识指纹

一天遇到一个网站,忽然发现无论如何如何更换UA和代理请求都是403

通过Wireshark抓包发现居然使用ja3指纹

JA3指纹创建过程

经过多方搜索资料如何解决发现了一个比较好的三方库curl_cffi

pip install curl_cffi

用法如下

from curl_cffi import requests

# Notice the impersonate parameter
r = requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome110")

print(r.json())
# output: {..., "ja3n_hash": "aa56c057ad164ec4fdcb7a5a283be9fc", ...}
# the js3n fingerprint should be the same as target browser

# http/socks proxies are supported
proxies = {"https": "http://localhost:3128"}
r = requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome110", proxies=proxies)

proxies = {"https": "socks://localhost:3128"}
r = requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome110", proxies=proxies)

2.安装scrapy-fingerprint

查阅官方文档发现有异步用法,自己写了个指纹中间件,并打了个包

只需要安装即可

pip install scrapy-fingerprint==0.1.3

打开下载中间件

'scrapy_fingerprint.fingerprintmiddlewares.FingerprintMiddleware': 543,

将spider中scrapy.Request改写

yield FingerprintRequest(url=url, callback=self.parse)

具体请查看,可以正常获取到数据了.

GitHub - tieyongjie/scrapy-fingerprint

<think>好的,用户之前让我详细介绍如何用主流爬虫框架实现更强大的爬取功能,我给出了Scrapy、Selenium+Requests和Scrapy-Redis三种方案,并提供了代码示例和对比表格。现在用户的新请求是“请使用中文回答我或者给我介绍一下: 我要专业点的”。看起来用户觉得之前的回答还不够专业,需要更深入、更技术性的内容。 首先,我需要分析用户的需求。用户可能在进行网络爬虫开发,遇到了复杂的问题,或者需要优化现有爬虫的性能。之前的回答已经覆盖了基础到进阶的框架,但用户要求更专业,可能需要涉及更高级的技术点,比如反反爬策略、分布式系统的细节、性能优化、数据处理等。 接下来,考虑用户可能的身份。可能是开发者、数据工程师或爬虫工程师,他们需要处理大规模数据采集,面对反爬机制,维护爬虫的稳定性和效率。因此,专业的内容需要包括高级架构设计、并发处理、法律合规性、数据处理流程等。 用户可能没有明确说出来的深层需求包括:如何应对复杂的反爬措施(如验证码、指纹识别),如何设计可扩展的分布式系统,如何保证数据质量和存储效率,以及如何合法合规地进行爬取。此外,用户可能关心监控和调试大型爬虫系统的方法。 在之前的回答中,我提到了法律合规和智能限速,但可能需要更详细的策略,比如动态代理池、请求头伪装、浏览器指纹模拟等。此外,关于分布式爬虫,可以深入讲解任务调度、去重算法、故障恢复机制等。 需要补充的内容可能包括:反反爬技术详解(如使用Headless浏览器、TLS指纹绕过)、高效数据存储方案(如分片存储、数据库优化)、爬虫监控指标(如请求成功率、响应时间监控)、以及机器学习在爬虫中的应用(如验证码识别)。 还要注意结构清晰,分点讲解,使用专业术语,并提供代码示例或架构图。可能需要比较不同工具和技术的优缺点,帮助用户做出合适的选择。同时,强调合法性和伦理问题,确保用户了解合规操作的重要性。 总结,用户需要的是深入的技术细节、高级策略和最佳实践,以应对复杂的爬虫场景。需要从架构设计、反反爬、数据处理、系统监控等多个方面进行专业级的讲解,确保内容全面且有深度,帮助用户提升爬虫项目的专业水平。</think>以下是专业级的网络爬虫技术方案详解,涵盖工业级实践核心要素: --- ### 一、高级反反爬体系构建 #### 1. 请求特征伪装系统 ```python from fake_useragent import UserAgent from requests_toolbelt import SSLAdapter import requests class StealthRequester: def __init__(self): self.session = requests.Session() self.ua = UserAgent() self.session.mount(&#39;https://&#39;, SSLAdapter()) def get_with_fingerprint(self, url): headers = { &#39;User-Agent&#39;: self.ua.random, &#39;Accept-Language&#39;: &#39;en-US,en;q=0.9&#39;, &#39;Sec-Ch-Ua&#39;: &#39;"Chromium";v="92", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="92"&#39; } response = self.session.get(url, headers=headers, timeout=(3.05, 27), allow_redirects=False, verify=False) return response ``` #### 2. TLS指纹对抗技术 ```python # 使用定制化TLS配置(需配合mitmproxy或curl_cffi) from curl_cffi import requests as cffi_requests response = cffi_requests.get("https://target.com", impersonate="chrome110") ``` #### 3. 动态代理池管理架构 ```python class ProxyManager: def __init__(self): self.proxy_pool = RedisClient() # 连接Redis代理池 self.blacklist = set() def get_proxy(self): while True: proxy = self.proxy_pool.random() if proxy not in self.blacklist: return proxy def report_failure(self, proxy): self.blacklist.add(proxy) self.proxy_pool.decr_score(proxy) ``` --- ### 二、分布式爬虫架构设计 #### 1. 服务化架构 ``` ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │ 任务调度中心 │◄─────►│ 分布式队列 │ └──────┬──────┘ └──────▲───────┘ │ ┌─────┴──────┐ ┌──────▼──────┐ │ 爬虫节点集群 │ │ 规则引擎服务 │ └─────▲──────┘ └──────┬──────┘ ┌─────┴──────┐ │ │ 数据清洗服务 │ ┌──────▼──────┐ └─────▲──────┘ │ 风险控制系统 │ ┌─────┴──────┐ └─────────────┘ │ 存储集群 │ └────────────┘ ``` #### 2. 基于Kubernetes的弹性伸缩方案 ```yaml # deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment spec: replicas: 5 strategy: rollingUpdate: maxSurge: 30% maxUnavailable: 10% template: spec: containers: - name: crawler resources: limits: cpu: "2" memory: 4Gi requests: cpu: "0.5" memory: 1Gi env: - name: WORKER_NUM valueFrom: resourceFieldRef: resource: limits.cpu ``` --- ### 三、高性能数据处理流水线 #### 1. 流式处理架构 ```python from kafka import KafkaConsumer from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("CrawlerProcessor") \ .config("spark.streaming.concurrentJobs", "10") \ .getOrCreate() stream = KafkaConsumer( &#39;crawler_data&#39;, bootstrap_servers=&#39;kafka:9092&#39;, value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode(&#39;utf-8&#39;)) ) # 结构化流处理 df = spark.readStream.format("kafka").load() query = df.writeStream \ .foreachBatch(process_batch) \ .trigger(processingTime=&#39;60 seconds&#39;) \ .start() ``` #### 2. 数据质量保障 ```python from pandera import DataFrameSchema, Check import pandas as pd schema = DataFrameSchema({ "url": Column(str, checks=[ Check.str_matches(r&#39;^https?://&#39;), Check.str_length(min_value=10) ]), "content": Column(str, nullable=False), "timestamp": Column(pd.Timestamp, checks=[ Check(lambda x: x >= pd.Timestamp(&#39;2023-01-01&#39;)) ]) }) def validate_data(df): try: return schema.validate(df) except Exception as e: send_alert(f"数据校验失败: {str(e)}") return None ``` --- ### 四、智能监控体系 #### 1. 核心监控指标 ```python Prometheus Metrics: - crawler_requests_total{status="success"} - crawler_requests_total{status="failure"} - crawler_response_time_seconds{quantile="0.95"} - proxy_health_check{status="alive"} - dom_parsing_errors_total ``` #### 2. 自适应速率控制算法 ```python class AIMDRateController: def __init__(self): self.rate = 10 # 初始请求速率 (req/s) self.min_rate = 1 self.max_rate = 100 self.window_size = 60 # 时间窗口(s) def adjust_rate(self, success_rate): if success_rate < 0.9: # 成功率低于90% self.rate = max(self.min_rate, self.rate * 0.7) else: self.rate = min(self.max_rate, self.rate * 1.3) ``` --- ### 五、法律合规性增强方案 #### 1. 自动化合规检测 ```python from robots import RobotFileParser import tldextract def compliance_check(url): parsed = tldextract.extract(url) domain = f"{parsed.domain}.{parsed.suffix}" rp = RobotFileParser() rp.set_url(f"https://{domain}/robots.txt") rp.read() return { "crawl_delay": rp.crawl_delay("*"), "disallowed": rp.disallow_all(), "sitemap": rp.sitemaps } ``` #### 2. GDPR合规数据处理 ```python class DataAnonymizer: def __init__(self): self.crypto = Fernet.generate_key() def anonymize(self, data): if &#39;email&#39; in data: data[&#39;email_hash&#39;] = hashlib.sha256(data[&#39;email&#39;].encode()).hexdigest() del data[&#39;email&#39;] return encrypt(data, self.crypto) ``` --- ### 六、前沿技术融合 1. **AI辅助解析**:使用BERT模型处理非结构化数据 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("dslim/bert-base-NER") model = AutoModelForModelForTokenClassification.from_pretrained("dslim/bert-base-NER") def extract_entities(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) return ner_pipeline(text) ``` 2. **浏览器指纹模拟**:使用playwright实现真实浏览器特征 ```python from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch() context = browser.new_context( user_agent=&#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36&#39;, viewport={&#39;width&#39;: 1920, &#39;height&#39;: 1080} ) page = context.new_page() page.goto(&#39;https://target.com&#39;) ``` --- ### 专家级实践建议 1. **混沌工程实践**:定期注入网络延迟、服务中断等故障,测试系统韧性 2. **零信任架构**:对内部爬虫节点实施双向TLS认证 3. **硬件加速**:使用FPGA处理加密算法加速 4. **跨域追踪**:集成OpenTelemetry实现全链路监控 5. **冷热分离存储**:将近期数据存入ClickHouse,历史数据归档至MinIO 以上方案需要根据实际业务场景进行调优,建议采用渐进式演进策略,优先保障核心业务链路的稳定性。对于千万级以上的数据采集项目,建议采用混合云架构实现资源弹性调度。
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