爬蟲:7.反反爬蟲

反反爬蟲

通常通過如下方法來進行反爬蟲

  1. 檢查User-Agent
  2. 驗證碼
  3. 一個IP訪問的頻次或總的訪問次數
  4. cookie有效時間
  5. 數據存儲為圖片格式

應對方法:

  1. 隨機UA
# -*- coding:utf-8 -*-

"""
File Name : 'random_ua'.py
Description:
Author: 'chengwei'
Date: '2016/5/13' '16:31'
"""
import sys
import random

# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding('utf-8')

def example():
    print random_chose()


def random_chose():
    """
    隨機返回列表中的UA
    :return:
    """
    user_agents = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20130406 Firefox/23.0',
                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:18.0) Gecko/20100101 Firefox/18.0',
                   'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US) AppleWebKit/533+  (KHTML, like Gecko) Element Browser 5.0',
                   'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0)',
                   'Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14',
                   'Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 6_0 like Mac OS X) AppleWebKit/536.26 (KHTML, like Gecko) Version/6.0 Mobile/10A5355d Safari/8536.25',
                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1468.0 Safari/537.36',
                   'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0; Trident/5.0; TheWorld)',
                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2228.0 Safari/537.36',
                   'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/41.0.2227.1 Safari/537.36',
                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:41.0) Gecko/20100101 Firefox/41.0',
                   'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.112 Safari/537.36'
    ]

    user_agent = random.choice(user_agents)
    ua = {'User-Agent': user_agent}
    return ua


if __name__ == '__main__':
    example()
  1. 驗證碼,使用opencv進行預先處理,再通過Tesseract-OCR識別,當然如果針對特定的驗證碼進行人工訓練,效果更好。驗證碼部分請參考爬蟲:8.驗證碼識別部分。

  2. 一個IP的訪問頻次或者總的次數,需要大量的代理IP。
    后面會用go實現一個動態IP,對外開放一個IP,此IP將請求轉發到后臺的代理IP去執行請求。

  3. cookie有效時間經常針對賬號和IP,常用的解決辦法是建立賬號對應的cookie池,并自動更新,隨機使用cookie,一旦無效就進行更新或者排除,排除是因為某些情況一個賬號一天只允許特定次數的請求。

  4. 有的網站將部分數據以圖片格式存儲,那么我們又需要應用OCR技術。
    提供OCR接口的公司很多,微軟的牛津計劃中就有很方便的OCR接口,而且每個月的免費次數不少,一般情況夠用。
    附牛津計劃地址:https://www.azure.cn/cognitive-services

歡迎補充!

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 230,578評論 6 544
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,701評論 3 429
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 178,691評論 0 383
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,974評論 1 318
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,694評論 6 413
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 56,026評論 1 329
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 44,015評論 3 450
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 43,193評論 0 290
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,719評論 1 336
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,442評論 3 360
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,668評論 1 374
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 39,151評論 5 365
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,846評論 3 351
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,255評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,592評論 1 295
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,394評論 3 400
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,635評論 2 380

推薦閱讀更多精彩內容