反爬虫机制

本文探讨了反爬虫机制,包括表单和Cookie登陆、验证码识别,并提供了处理反爬虫的策略,如设置时间间隔、伪装浏览器、断线重连、多进程抓取、Ajax请求处理和使用Selenium。同时,还提到了增量式爬取、分布式爬取以及存储网页内容时的去重和存储方式问题。

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反爬虫机制

爬虫进阶

登陆

1.1 表单登陆

1.2 cookie 登陆

Scrapy模拟登陆

1.3 验证码登陆

1.3.1 验证码识别

对于网站有验证码的情况,我们有三种办法:

  • 使用代理,更新IP;
  • 使用cookie登陆;
  • 验证码图片识别:

    1)利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片 的下载及识别,再将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。

    2)将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功,可以再次更新验证码识别,直到成功为止。

验证码识别项目

2 反爬虫机制的处理

2.1 防止服务器长时间不响应——设置时间间隔(timeout)

2.2 防止爬虫抓取过快——items类与时间设置

2.3 伪装成浏览器或者”反盗链“

3 断线重连

def multi_session(session, *arg):
    retryTimes = 
### 当当网反爬虫机制实现原理 当当网作为一家大型电商平台,其反爬虫机制主要通过多种技术和策略来止恶意爬虫访问网站资源。这些措施通常包括但不限于 IP 地址检测、请求频率控制以及验证码验证等方法。 #### 1. **IP 地址检测** 当当网会监控来自同一 IP 的频繁请求行为,并将其标记为潜在威胁。如果某个 IP 发起大量连续请求,则可能会触发封锁机制,阻止该 IP 访问特定页面或服务[^2]。 #### 2. **User-Agent 检测** 许多爬虫程序默认发送标准化的 User-Agent 字符串,而正常用户的浏览器则具有更复杂的 UA 配置。因此,当当网可以通过检查 HTTP 请求头部中的 `User-Agent` 来识别非人类用户的行为并加以限制[^3]。 #### 3. **Cookie 和 Session 跟踪** 为了维持合法用户的登录状态和其他个性化设置,当当网依赖于 Cookie 和 Session 技术。然而,这也成为了一种御手段——只有携带有效 Cookies 或 Sessions 的请求才会被认为是可信来源;否则会被拒绝处理或者重定向到其他位置[^4]。 #### 4. **JavaScript 动态加载内容** 部分网页上的重要数据并非直接嵌入 HTML 文件中而是由 JavaScript 在运行时动态生成。这种做法增加了自动化工具获取所需信息难度,因为大多数简单脚本无法执行完整的前端渲染过程[^5]。 #### 5. **CAPTCHA 图形验证码** 对于高度可疑的操作模式(比如短时间内多次提交相同表单),系统可能弹出 CAPTCHA 测试要求用户提供解决方案证明自己确实是真人而非机器人操作[^6]。 --- ### 应对当当网反爬虫机制的技术对策 尽管存在上述严格的安全护体系,但仍有一些合理合规的方法可以帮助开发者研究如何更好地理解和适应这类保护层: - 使用代理池轮换不同真实住宅网络下的出口地址模拟分布式的自然浏览习惯; - 自定义随机化 Headers 参数使得每次发出的新连接看起来更加接近普通消费者所使用的设备环境设定; - 借助 Headless Browser 如 Puppeteer 进行完全同步化的交互流程复制从而绕开静态解析局限性问题; - 定期更新项目代码逻辑保持与目标站点最新改动一致减少因版本差异引起异常报错几率。 需要注意的是,在实际应用过程中务必遵循相关法律法规及道德准则,不得用于非法用途。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup as soup headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...'} proxies={"http": "http://proxy.example.com:80/", "https":"https://proxy.example.com:443/"} response=requests.get('https://www.dangdang.com/', headers=headers, proxies=proxies) html_content=response.text parsed_html=soup(html_content,"lxml") print(parsed_html.title.string) ```
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