在requests_html里更改用到的User Agent

最新推荐文章于 2025-02-25 10:40:05 发布
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本文介绍在网络爬虫遇到因UserAgent限制导致的网络连接失败问题时的解决方案，通过修改UserAgent绕过限制，提供了常见浏览器如遨游、火狐、谷歌的UserAgent示例，并展示了在requests_html库中如何应用。

         在网络爬虫时有时会由于所爬网页对User Agent的限制而导致网络连接失败，此时可以在get方法里增加UA参数来修改。常用的浏览器的UA如下：

         遨游：

         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)"

         火狐：

         "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1"

         谷歌：

         "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.9“

         在requests_html库里的session.get方法中加上参数

session.get(mainUrl, headers={'user-agent': UAProfile})

 

爬虫 requests User-Agent池 FakeUserAgent URL传参
weixin_65922074的博客
07-26 362
爬虫 requests User-Agent池 FakeUserAgent URL传参
Python之反爬虫手段（User-Agent，Cookie，Referer，time.sleep()，IP代理池）
qq_38230663的博客
05-15 7685
现在的爬虫越来越难，各大网站为了预防不间断的网络爬虫，都相应地做出了不同的反爬机制，那么如何能够在不被封IP的情况，尽可能多得爬取数据呢？这里主要介绍到一些通用的反爬措施，虽然不一定适合所有网站，但是大部分网站的爬取，个人认为还是可以的。本文主要介绍到User-Agent，Cookie，Referer，time.sleep()设置睡眠间隔，ProxyPool之IP池的搭建，小伙伴们各取所需！ 由于后续爬虫案例都默认自带这些反爬技术，所以这里就统一详细介绍下，后续案例就不再过多涉及，废话不多说，开始展开！
修改浏览器User-Agent
天马3798
09-24 1万+
一、说明  许多使用都是根据User-Aget来判断当前浏览器的版本，浏览器 所在系统的版本等。 所以很多时候在测试时手动制定User-Anget是有必要的 。 二、Firefox 修改（推荐） Firefox： 1，在地址栏输入"about:config”，按回车键（如果页面提示“这样可能会失去质保...”，点击下面的“我保证会小心”按钮） 2，搜索"general.
User-Agent html(将数据以网页形式展示) 文件夹 join() 打包
塔克米的博客
02-28 965
一: 使用python的第三方包来获取User-Agent1. 在cmd命令行中输入: pip install fake_useragent2. 在代码中引用该包:    from fake_useragent import UserAgent3. 使用该包:    ua = UserAgent()    'User_Agent': ua.random二: 从网页上爬取的数据以简单网页形式展示1....
user-agent
piaoxuan1987
07-12 299
1 http://www.cnblogs.com/sink_cup/archive/2011/03/15/http_user_agent.html 2 http://www.360doc.com/content/12/1012/21/7662927_241124973.shtml# 3 http://blog.youkuaiyun.com/rj042/article/details/6991441
Requests模块设置Header的User-Agent
小龙狗的博客
05-26 1万+
何时用到 User-Agent 在使用 Python 的 Requests (等类似模块) 模拟浏览器向服务器发送 Http 请求时，通常需要设置 Request Header ，而其中较为关键的一项就是 User-Agent ，由于某些网站会设置对 User_Agent 反爬虫机制，因此我们发送 Http 请求时必要的加上 User-Agent 来标明访问者的信息。 从哪里能找到 User-Agent 打开浏览器的开发者选项 选择 Network 打开一个请求文件 在 Headers 里可以看到 Req
user-agent.txt 移动端&PC;端，模拟浏览器
10-24
在爬虫开发过程中，我们可能会遇到某些网站针对特定浏览器或设备进行限制的情况，这时就需要用到User-Agent模拟，以便正常抓取网页内容。 描述中提到的"user-agent-pc.txt"和"user-agent-mobile.txt"分别代表了PC...
大白话版爬虫原理html是啥以及requests/json/beautifulsoup咋用
Nikki0126的博客
06-14 1065
html是一种文件格式，可以用浏览器打开。html文件可以被查看、编辑、修改。 一个网页由哪几部分组成： 标签： 网页上充满标签。标签由两部分构成——开始标签和结束标签。正常情况下,二者内容一致,但结束标签会多一个符号“/”,构成一个完整的标签。少数情况会以<文字文字文字/>，或者<文字文字文字>出现. 开始标签示例 结束标签示例 < head>...
进阶岛 - 使用Lagent 自定义实现Agent 智能体
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行
08-16 1494
作为LLM的应用发展方向，Agent的应用潜力非常大Lagent是一个agent开发框架，可以快速的构筑agent应用Lagent已预置强有力的工具：搜索、地图、Python解释器参考官方例开发天气查询功能（高德API），让LLM获取实时天气信息，验证Agent开发外挂API的流程通过@tool_api注解，利用Python的注释即可自动将API的信息注入给LLM，非常方便验证效果相当好：可精确识别关键字并传递给agent的外挂API，并正确识别和组织返回信息（见文末）
爬虫一 requests库与BeautifulSoup库、HTML
随风的博客
04-02 898
安装requests库 方法是：在Mac电脑里打开终端软件（terminal），输入pip3 install requests，然后点击enter即可；Windows电脑里叫命令提示符（cmd），输入pip install requests 即可。 requests.get()方法 import requests #引入requests库。 res = requests.get(‘URL’) #requests.get是在调用requests库中的get()方法，它向服务器发送了一个请求，括号里的参数是
html抓取 useragent,navigator.userAgent获取浏览器信息(类型及系统)
weixin_35588980的博客
06-07 1207
浏览器对于我们来说，可能是最熟悉的工具了。熟知的浏览器Firefox、Opera、Safari、IE、Chrome以外，据说世界上还有近百种浏览器。通常在开发的时候要做到兼容各种浏览器，因此提炼出判断浏览器类型及系统是很重要的。先来看看什么是User-Agent？User-Agent是HTTP请求中的用户标识，一般发送一个能够代表客户端类型的字符串，比如浏览器类型 操作系统等信息。User-Age...
如何设置User-Agent来模拟浏览器？
2401_87849163的博客
12-04 1521
设置User-Agent来模拟浏览器是一个常见的反反爬虫策略。User-Agent是一个请求头字段，用于告诉服务器你的请求是由哪种类型的客户端发起的。通过设置User-Agent，你可以让服务器认为你的请求是由一个真实的浏览器发出的，而不是一个爬虫程序。
爬虫请求、解析、js渲染于一体---requests-html库
西北一条虫的博客
10-07 2108
https://www.jianshu.com/p/72a1f57b333a 常用方法介绍 一、请求url获取基本响应对象 与我们熟悉的requests请求不同的是，requests-html默认使用session保持的请求方式，且其返回内容是一个带有丰富方法的对象。 基本请求网址方式：HTMLSession.get() import requests_html session...
HTTP请求中User-Agent的详细解读
Yuppie001的博客
12-21 7966
用户代理（User-Agent）字符串是一种在HTTP协议中用来识别发起请求的客户端信息的机制。这个字符串通常包含了关于客户端软件的类型、版本、所用操作系统和/或其他环境信息。它在Web服务器的日志中可见，也可以在浏览器的请求头中找到。
使用 Python 和 requests 库收集成功的 User-Agent 头部信息
m0_74972192的博客
08-03 2111
我们定义一个函数，用于向目标 URL 发送请求，并收集成功的 User-Agent 头部信息。for _ in range(100): # 生成 100 个请求# 随机选择一个 User-Agent# 发送 GET 请求try:print(f"成功请求: {headers}")print(f"状态码: {response.status_code}")print(f"请求异常: {e}")这段代码提供了一个基础的网页数据抓取示例，通过进一步的扩展和优化，可以实现更复杂和多样化的数据抓取需求。
HTTP Header中的User-Agent：解析与应用
兀行者的博客
02-25 2065
在HTTP协议中，Header（头部）是用来传递额外信息的重要部分。其中，User-Agent是最常见也是最重要的Header字段之一。它用于标识客户端的类型、版本和其他相关信息。本文将详细解析User-Agent的结构、内容以及其在实际应用中的意义。
【总结】浏览器 User-Agent 大全
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oYangYongJie的博客
09-14 2万+
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Python爬虫：HTML网页解析方法小结
m0_59162248的博客
03-25 6096
学过requests库的看到requests-html的api应该会很熟悉，使用方法基本一致，不同的是使用requests编写爬虫时，要先把网页爬取下来，然后再交给BeautifulSoup等一些html解析库，现在可以直接解析了。（4）requests-html 是比较新的一个库，高度封装且源码清晰，它直接整合了大量解析时繁琐复杂的操作，同时支持DOM解析和XPath解析两种方式，灵活方便，可以尝试。”**在csdn看到过一篇比较好的文章，讲的很实用，大家伙可以移步去看看，链接分享在下方。
Web端-缓存数据及user_agent修改
m0_37434465的博客
10-29 1674
web端缓存数据修改方法
requests库爬虫项目
最新发布
03-31
### 使用 Python `requests` 库构建爬虫项目的指南 #### 请求网页数据 通过 `requests` 库可以轻松发送 HTTP/HTTPS 请求并获取目标网站的数据。以下是基本的请求方法以及如何解析返回的内容。 ```python import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) if response.status_code == 200: content = response.text # 获取响应内容作为字符串 else: print(f"Failed to retrieve data, status code: {response.status_code}") ``` 上述代码展示了如何向指定 URL 发送 GET 请求，并检查状态码以确认请求是否成功[^1]。 #### 设置请求头 (Headers) 为了模拟浏览器行为，通常需要设置自定义 Headers 来伪装成真实用户的访问。这有助于绕过某些简单的反爬机制。 ```python headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.headers) # 查看服务器返回的头部信息 ``` 此部分说明了如何通过传递字典参数来修改默认 Header 的值，从而更接近于真实的客户端请求[^2]。 #### 处理 POST 请求 除了 GET 方法外，在提交表单或者触发特定事件时需要用到 POST 请求方式。 ```python data_payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'} post_response = requests.post('http://httpbin.org/post', data=data_payload) json_result = post_response.json() print(json_result['form']) ``` 上面的例子演示了一个标准的 POST 提交过程及其结果分析。 #### 错误处理与超时设定 在网络环境中不可避免会遇到连接失败等问题，因此加入异常捕获逻辑非常重要；另外还可以设置最大等待时间防止程序卡死。 ```python try: res = requests.get(url, timeout=5) except requests.exceptions.Timeout as e: print("Timeout Error:", str(e)) except Exception as ex: print("An unexpected error occurred:", repr(ex)) finally: pass ``` 这段脚本实现了对常见错误类型的捕捉，并提供了相应的反馈消息。 --- ### 总结 以上就是利用 Python 中的 Requests 库创建基础爬虫的一些技巧和注意事项。它简单易学却功能强大，适合初学者快速上手实践网络抓取任务。当然随着需求的增长可能还需要引入更多高级特性比如代理池管理、Cookies 维护等扩展功能。
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