爬虫-请求头中需要注意的反爬(特殊的X-Requested-With)

本文介绍了HTTP请求头中的常见字段,特别是强调了X-Requested-With字段在反爬策略中的作用。当进行Ajax异步请求时,此字段用于标识请求类型,若缺失可能会导致服务器拒绝访问,是爬虫开发者需要注意的关键点。

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爬虫-请求头中需要注意的反爬(特殊的X-Requested-With)

常见的请求头

在这里插入图片描述
有关注过爬虫的朋友应该会对http请求头比较熟悉
什么?不清楚
那我们百度百科一下
Accept:浏览器可接受的MIME类型。
Accept-Charset:浏览器可接受的字符集。
Accept-Encoding:浏览器能够进行解码的数据编码方式,比如gzip。Servlet能够向支持gzip的浏览器返回经gzip编码的HTML页面。许多情形下这可以减少5到10倍的下载时间。
Accept-Language:浏览器所希望的语言种类,当服务器能够提供一种以上的语言版本时要用到。
Authorization:授权信息,通常出现在对服务器发送的WWW-Authenticate头的应答中。
Connection:表示是否需要持久连接。如果Servlet看到这里的值为“Keep-Alive”,或者看到请求使用的是HTTP 1.1(HTTP 1.1默认进行持久连接),它就可以利用持久连接的优点,当页面包含多个元素时(例如Applet,图片),显著地减少下载所需要的时间。要实现这一点,Servlet需要在应答中发送一个Content-Length头,最简单的实现方法是:先把内容写入ByteArrayOutputStream,然后在正式写出内容之前计算它的大小。
Content-Length:表示请求消息正文的长度。
Cookie:这是最重要的请求头信息之一
From:请求发送者的email地址,由一些特殊的Web客户程序使用,浏览器不会用到它。
Host:初始URL中的主机和端口。
If-Modified-Since:只有当所请求的内容在指定的日期之后又经过修改才返回它,否则返回304“No

<think>好的,用户现在问的是“python写爬虫需要哪些头文件”。首先,我需要确认用户的问题核心在哪里。用户可能刚开始学习Python爬虫,或者对HTTP请求和网页抓取不太熟悉。他们可能听说过在编程中需要包含头文件,比如在C或C++中,但不确定Python中是否需要类似的东西。 接下来,我需要分析“头文件”在Python中的对应概念。在C/C++中,头文件用于声明函数、变量等,但Python是解释型语言,没有头文件的概念。相,Python使用模块和库,通过import语句引入。因此,用户可能混淆了这两个概念,我需要澄清这一点。 然后,用户真正想知道的是在编写爬虫时需要哪些库或模块。需要列举常用的库,比如requests、BeautifulSoup、Scrapy等,并解释它们的作用。同时,用户可能对HTTP请求头有疑问,比如设置User-Agent或其他头部信息来避免被网站屏蔽,这也是需要详细说明的部分。 还要考虑用户可能的背景。如果用户是初学者,可能需要更基础的指导,比如如何安装这些库,简单的示例代码。如果是更有经验的开发者,可能需要高级功能,比如处理动态页面(Selenium)或异步请求(aiohttp)。 此外,用户可能没有意识到爬虫机制的存在,需要提醒他们注意合法性和道德问题,比如遵守robots.txt,设置合理的请求间隔,避免给目标网站造成负担。 最后,总结回答时要结构清晰,分点说明,确保用户能够逐步理解所需的库及其用途,以及相关的HTTP头设置。同时提供示例代码,帮助他们快速上手。</think>### 关于“Python写爬虫需要哪些头文件”的解答 #### 1. **关键概念澄清** Python中**没有**类似C/C++的“头文件”概念,而是通过`import`语句导入**模块(module)或第三方库**。爬虫开发主要依赖以下两类内容: - **第三方库**:处理网络请求、数据解析等 - **HTTP请求头**:模拟浏览器行为的关键参数 --- #### 2. **核心库清单** 以下为Python爬虫常用库及用途: | 库名称 | 作用 | 安装命令 | |-------------------|-----------------------------|----------------------------| | `requests` | 发送HTTP/HTTPS请求 | `pip install requests` | | `BeautifulSoup4` | HTML/XML解析(静态页面) | `pip install beautifulsoup4` | | `Scrapy` | 全功能爬虫框架(含异步、管道等) | `pip install scrapy` | | `Selenium` | 动态页面渲染(如JavaScript加载) | `pip install selenium` | | `lxml` | 高性能HTML/XML解析库 | `pip install lxml` | | `aiohttp` | 异步HTTP客户端 | `pip install aiohttp` | --- #### 3. **HTTP请求头配置** 虽然Python本身不需要头文件,但**模拟浏览器请求必须设置HTTP头部**,常用字段如下: ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', # 伪装浏览器 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', # 语言偏好 'Referer': 'https://www.example.com/', # 来源页面 'Cookie': 'session_id=xxxxx; token=yyyyy' # 身份验证 } ``` 使用时通过`requests`传递: ```python response = requests.get(url, headers=headers) ``` --- #### 4. **完整流程示例** ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 设置请求头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # 发送请求 response = requests.get('https://example.com', headers=headers) # 解析内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') titles = soup.find_all('h1') # 输出结果 for title in titles: print(title.text) ``` --- #### 5. **特殊场景补充** - **动态页面**:需配合浏览器驱动(如`ChromeDriver`)使用Selenium ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(url) ``` - **突破**:可能需要添加更多头字段: ```python headers.update({ 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', # 压缩支持 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' # 伪装Ajax请求 }) ``` --- ### 总结 Python爬虫开发**不需要传统头文件**,但需: 1. 通过`import`导入功能库 2. 合理设置HTTP请求头 3. 根据需求组合使用工具链 基础开发推荐组合: $$ \text{requests} + \text{BeautifulSoup} + \text{lxml} $$ 遇到动态内容时升级为: $$ \text{Selenium} + \text{WebDriver} $$
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