爬虫进阶:反爬策略的应对机制
来源:干货教程 作者:编辑-刘易 分类:大数据 热度:

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爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走。然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本。

简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小。所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫,反爬机制也会允许伪装度高的爬虫,获得数据。毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。

这篇文章主要讨论使用 Scrapy 框架时,如何应对普通的反爬机制。

header 检验

最简单的反爬机制,就是检查 HTTP 请求的 Headers 信息,包括 User-Agent, Referer、Cookies 等。

User-Agent

User-Agent 是检查用户所用客户端的种类和版本,在 Scrapy 中,通常是在下载器中间件中进行处理。比如在 setting.py 中建立一个包含很多浏览器 User-Agent 的列表,然后新建一个 random_user_agent 文件:

class RandomUserAgentMiddleware(object):    @classmethod    def process_request(cls, request, spider):        ua = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])        if ua:            request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

这样就可以在每次请求中,随机选取一个真实浏览器的 User-Agent。

Referer

Referer 是检查此请求由哪里来,通常可以做图片的盗链判断。在 Scrapy 中,如果某个页面 url 是通过之前爬取的页面提取到,Scrapy 会自动把之前爬取的页面 url 作为 Referfer。也可以通过上面的方式自己定义 Referfer 字段。

Cookies

网站可能会检测 Cookie 中 session_id 的使用次数,如果超过限制,就触发反爬策略。所以可以在 Scrapy 中设置 COOKIES_ENABLED = False 让请求不带 Cookies。
也有网站强制开启 Cookis,这时就要麻烦一点了。可以另写一个简单的爬虫,定时向目标网站发送不带 Cookies 的请求,提取响应中 Set-cookie 字段信息并保存。爬取网页时,把存储起来的 Cookies 带入 Headers 中。

X-Forwarded-For

在请求头中添加 X-Forwarded-For 字段,将自己申明为一个透明的代理服务器,一些网站对代理服务器会手软一些。

X-Forwarded-For 头一般格式如下

X-Forwarded-For: client1, proxy1, proxy2

这里将 client1,proxy1 设置为随机 IP 地址,把自己的请求伪装成代理的随机 IP 产生的请求。然而由于 X-Forwarded-For 可以随意篡改,很多网站并不会信任这个值。

限制 IP 的请求数量

如果某一 IP 的请求速度过快,就触发反爬机制。当然可以通过放慢爬取速度绕过,这要以爬取时间大大增长为代价。另一种方法就是添加代理。

很简单,在下载器中间件中添加:

request.meta['proxy'] = 'http://' + 'proxy_host' +  ':' + proxy_port

然后再每次请求时使用不同的代理 IP。然而问题是如何获取大量的代理 IP?

可以自己写一个 IP 代理获取和维护系统,定时从各种披露免费代理 IP 的网站爬取免费 IP 代理,然后定时扫描这些 IP 和端口是否可用,将不可用的代理 IP 及时清理。这样就有一个动态的代理库,每次请求再从库中随机选择一个代理。然而这个方案的缺点也很明显,开发代理获取和维护系统本身就很费时费力,并且这种免费代理的数量并不多,而且稳定性都比较差。如果必须要用到代理,也可以去买一些稳定的代理服务。这些服务大多会用到带认证的代理。

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