scrapy反反爬虫

最新推荐文章于 2025-10-16 13:27:03 发布
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分类专栏： scrapy框架 文章标签： 爬虫 python 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/81869527
本文介绍了Scrapy框架中应对网站反爬虫策略的方法，包括动态设置User-Agent、禁用Cookies、设置下载延迟、使用IP地址池和Crawlera等。同时，详细讨论了下载中间件的作用和配置，并提供了相关设置的示例，如修改settings.py中的USER_AGENTS和PROXIES。

#反反爬虫相关机制

Some websites implement certain measures to prevent bots from crawling them, with varying degrees of sophistication. Getting around those measures can be difficult and tricky, and may sometimes require special infrastructure. Please consider contacting commercial support if in doubt.
(有些些网站使用特定的不同程度的复杂性规则防止爬虫访问，绕过这些规则是困难和复杂的，有时可能需要特殊的基础设施，如果有疑问，请联系商业支持。)

来自于Scrapy官方文档描述：

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scrapy反反爬虫策略和settings配置解析
LDC，公众号【轻松学编程】
07-13 3477
反反爬虫相关机制 Some websites implement certain measures to prevent bots from crawling them, with varying degrees of sophistication. Getting around those measures can be difficult and tricky, and may some...
攻防演练：Scrapy 反爬虫绕过实战指南，让数据采集不再“卡壳”
海棠AI实验室
03-14 2950
反爬虫与反反爬虫，就像一场永不停歇的攻防演练。网站不断升级反爬虫策略，爬虫工程师们则需要不断学习新的技术，提升绕过反爬虫的能力。本文从 Scrapy 框架入手，深入探讨了常见的反爬虫策略，并给出了相应的绕过方案，包括随机 User-Agent、IP 代理池、Cookie 处理、动态加载页面处理、验证码应对等。希望本文的代码示例和实战技巧能够帮助你在爬虫实践中披荆斩棘，高效地获取目标数据。但请记住，爬虫技术是一把双刃剑。
Scrapy应对反爬虫策略
TINANP的博客
05-25 3347
一、设置用户代理 设置User Agent模拟浏览器，在Scrapy框架中，有四种方法设置User Agent。 1、在settings.py中·直接设置User Agent。 2、在settings.py中设置Scrapy的默认请求headers。 3、直接在爬虫代码中为scrapy.Request添加headers参数。 4、在中间件自定义headers。 二、设置下载延迟、Cookies及使用代理ip 1、设置下载延迟 在settings.py中找到#DOWNLOAD_DELAY = 3,去掉注释。D
如何用Scrapy轻松绕过反爬机制？这6种策略必须掌握
最新发布
Algorift的博客
10-16 1729
掌握Python爬虫Scrapy框架绕过反爬的6种实用策略，有效应对封IP、验证码等问题。涵盖请求头伪装、代理IP池、动态渲染等核心方法，提升爬取效率与稳定性。适用于大规模数据采集场景，值得收藏。
scrapy框架开发爬虫实战——反爬虫策略与反反爬虫策略
万锦
10-11 1751
反爬虫、反反爬虫 简单低级的爬虫有一个很大的优点：速度快，伪装度低。如果你爬取的网站没有反爬机制，爬虫们可以非常简单粗暴地快速抓取大量数据，但是这样往往就导致一个问题，因为请求过多，很容易造成服务器过载，不能正常工作。 网站怎样识别爬虫？ 1、检查header信息，一般有User-Agent,Referer、Cookies等等。 User-Agent是检查用户所用客户端的种类...
反反爬虫相关机制
weixin_42825585的博客
02-28 559
反反爬虫相关机制 Some websites implement certain measures to prevent bots from crawling them, with varying degrees of sophistication. Getting around those measures can be difficult and tricky, and may sometim...
scrapy的反反爬
yujinlong2002的博客
06-29 1992
解决反爬虫
浅谈Scrapy框架普通反爬虫机制的应对策略
09-20
### Scrapy框架下普通反爬虫机制的应对策略 在当今大数据时代，数据的重要性日益凸显，这也促使企业和网站采取各种措施来保护其数据资源。其中，反爬虫机制成为了一个重要手段，用以防范非法抓取网站数据的行为。...
Python scrapy 爬虫入门（七）突破反爬虫技术
12-21
在Python的Scrapy框架中，爬虫开发过程中经常会遇到网站的反爬虫策略。本篇文章主要探讨了如何在Scrapy中突破这些限制，确保爬虫的稳定运行。 首先，反爬虫技术通常包括限制请求频率、检查请求头、管理cookie以及...
python爬虫反爬机制_Python Scrapy突破反爬虫机制（项目实践）
weixin_39640024的博客
11-27 398
对于 BOSS 直聘这种网站，当程序请求网页后，服务器响应内容包含了整个页面的 HTML 源代码，这样就可以使用爬虫来爬取数据。但有些网站做了一些“反爬虫”处理，其网页内容不是静态的，而是使用 JavaScript 动态加载的，此时的爬虫程序也需要做相应的改进。使用 shell 调试工具分析目标站点本项目爬取的目标站点是 https://unsplash.com/，该网站包含了大量高清、优美的图片...
scrapy--反爬
qq_42664045的博客
04-09 630
防止爬虫被反主要有以下几个策略： 1.动态设置 User-Agent（随机切换 User-Agent，模拟不同用户的浏览器信息） 2.随机切换ip：1.request.meta['proxy'] = 'xxx.xx.xx.xxx:xx属性设置新的，接入ip代理池，2.下载中间件， 3.动态网页：scrapy和selenium对接 4.禁用cookies：有些网站通过 cookie 的...
scrapy微博反爬虫_scrapy绕过反爬虫
weixin_34816557的博客
12-24 1127
这里还是用scrapy框架写的爬虫。最近才开始学习的，经过搜索了之后，常见的反爬虫方案大致有几个：1.针对用户行为，常见的就是网站会针对ip访问频率统计，访问太过频繁，会禁止该ip地址的访问2.判断Header，比如如果User-agent是爬虫或者检测工具，或者非正常的浏览器，就禁止该次连接3.数据加载方式，采用ajax异步加载，这样只是爬取静态页面的话什么信息都没有办法得到下面实现一下每一个方...
Python Scrapy反爬虫常见解决方案（包含5种方法）
qq_30235073的博客
04-17 1709
爬虫的本质就是“抓取”第二方网站中有价值的数据，因此，每个网站都会或多或少地采用一些反爬虫技术来防范爬虫。比如前面介绍的通过 User-Agent 请求头验证是否为浏览器、使用JavaScript 动态加载资源等，这些都是常规的反爬虫手段。下面针对更强的反爬虫技术提供一些解决方案。 IP 地址验证 有些网站会使用 IP 地址验证进行反爬虫处理，程序会检查客户端的 IP 地址，如果发现同一...
Python 爬虫 scrapy 反 反爬虫策略
IT_arookie的博客
10-19 1297
转载自https://blog.youkuaiyun.com/mouday/article/details/80777256 爬虫策略: 1、动态User-Agent（随机切换User-Agent，模拟不同用户的浏览器信息）,使用中间件 class RandomUserAgentMiddleware(object): def process_request(self, request, spider...
Scrapy绕过反爬虫策略汇总
Quest_sec的博客
03-27 2892
一、Scrapy无法返回爬取内容的几种可能原因 1，ip封锁爬取 2，xpath路径不对 3，xpath路径出现font，tbody标签 4，xpath路径不够明确 5，robot协议 6，请求头封锁 二、网站如何识别爬虫？ 三、网站常见反爬虫策略？ 四、常见反反爬虫策略？ 五、实战演练
Scrapy各种反反爬机制你都知道吗？
weixin_54667422的博客
06-03 2775
目录🍉内容介绍 🌵Scrapy如何设置请求头？ 🌵Scrapy获取数据过快被封ip该如何处理？ 🌵Scrapy如何动态获取数据你知道吗？ 🌵Scrapy程序出现Bug给你发邮件想学习吗？🌴Scrapy请求头设置🌴Scrapy设置时间间隔🌴Scrapy动态获取数据🌴Scrapy发邮件🍉结束 芜湖 起飞~ 学过爬虫的和没学过爬虫的都应该听说过请求头。请求头它是访问一个网站时，发送请求时所携带的一种用户标识，哈哈，明白这些就行了，那用Scrapy框架时该如何把固定的请求......
scrapy爬虫与反爬虫
qq_24095055的博客
01-26 527
scrapy爬虫与反爬虫 更多文章欢迎访问个人博客 www.herobin.top 爬虫和反爬虫 爬虫：自动获取网站数据的程序，关键是批量的获取 反爬虫：使用技术手段防止爬虫程序的方法 误伤：反爬技术将普通用户识别为爬虫，如果误伤过高，效果再好也不能用 成本：反爬虫需要的人力和机器成本 拦截：成功拦截爬虫，一般拦截率越高，误伤率越高 反爬虫的目的 初级爬虫：简单粗暴，不管服务器压力，容...
scrapy反爬虫与反反爬虫总结
qq_27109535的博客
07-10 432
scrapy反爬虫与反反爬虫文章比较多，都简谈不全，现在搜集好多资料，梳理一下思路，总结了一下内容。
scrapy反反爬虫的使用
Im ok的博客哦
07-09 1027
通常防止爬虫被反主要有以下几个策略： 动态设置 User-Agent（ 随机切换 User-Agent， 模拟不同用户的浏览器信息） 禁用 Cookies（ 也就是不启用 cookies middleware， 不向 Server 发送 cookies， 有些网站 通过cookie 的使用发现爬虫行为），可以通过 COOKIES_ENABLED 控制 CookiesMiddleware 开启或关...
scrapy反反爬虫抓取新浪
05-13
### 使用 Scrapy 绕过新浪反爬虫机制的解决方案 为了成功使用 Scrapy 抓取新浪的数据并绕过其反爬虫机制，可以从以下几个方面入手： #### 1. **伪装请求头** 许多网站通过检测 HTTP 请求头中的 `User-Agent` 和其他字段来识别爬虫行为。可以通过设置自定义的 User-Agent 来模仿真实用户的浏览器访问[^2]。 ```python import random USER_AGENTS = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' ] class MySpider(scrapy.Spider): name = 'sina_spider' def start_requests(self): headers = {'User-Agent': random.choice(USER_AGENTS)} yield scrapy.Request(url='http://example.com', headers=headers) ``` #### 2. **控制请求频率** 频繁的请求容易触发目标站点的防护措施。建议在 Scrapy 中配置下载延迟 (`DOWNLOAD_DELAY`) 或者启用随机延时插件。 ```python # settings.py DOWNLOAD_DELAY = 2 # 每次请求间隔至少2秒 RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY = True # 启用随机化延时 CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 8 # 单域名并发数限制为8 ``` #### 3. **使用代理 IP** 针对可能存在的 IP 封禁情况，可以引入动态代理池服务或本地代理列表轮询机制[^3]。 ```python from scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy import HttpProxyMiddleware class ProxyMiddleware(HttpProxyMiddleware): def process_request(self, request, spider): proxy_list = ['http://proxy1.example.com:8080', 'http://proxy2.example.com:80'] request.meta['proxy'] = random.choice(proxy_list) # 在settings.py中激活中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'myproject.middlewares.ProxyMiddleware': 100, } ``` #### 4. **处理 JavaScript 渲染页面** 如果新浪的目标页面依赖大量前端渲染技术，则需要借助 Selenium 或 Pyppeteer 等工具加载完整的 DOM 结构后再解析内容[^1]。 ```python from selenium import webdriver def get_page_source_with_selenium(url): driver = webdriver.Chrome() try: driver.get(url) return driver.page_source finally: driver.quit() # 调整Scrapy Spider逻辑调用此函数获取源码 ``` #### 5. **存储状态支持断点续传** 为了避免长时间运行过程中意外中断造成资源浪费，应设计合理的任务队列管理方案保存已完成 URL 列表以及待办事项清单[^4]。 ```python import json class PersistentSpider(scrapy.Spider): name = 'persistent_sina_spider' def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.gotten_urls_file = 'gotten_urls.json' try: with open(self.gotten_urls_file, 'r') as f: self.gotten_urls = set(json.load(f)) except FileNotFoundError: self.gotten_urls = set() def closed(self, reason): with open(self.gotten_urls_file, 'w') as f: json.dump(list(self.gotten_urls), f) def parse(self, response): url = response.url if url not in self.gotten_urls: self.gotten_urls.add(url) # 解析逻辑... ``` --- ### 数据清洗与验证 最后，在数据采集完成后还需要进行必要的错漏校验环节以提升最终成果的质量水平[^4]。
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