誓死与反爬虫做斗争

这几天在爬一个网站，网站做了很多反爬虫工作，爬起来有些艰难，花了一些时间才绕过反爬虫。在这里把我写爬虫以来遇到的各种反爬虫策略和应对的方法总结一下。

更新：最近看到一个有意思的图，放上来和大家分享一下，
图片出处：http://www.cnblogs.com/zhaof/p/7326260.html。

从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。这里我们只讨论数据采集部分。
一般网站从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，大多数网站都从这些角度来反爬虫。第三种一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度。

爬取过程中的302重定向

原因：对于302重定向的问题，是由于抓取速度过快引起网络流量异常，服务器识别出是机器发送的请求，于是将请求返回链接定到某一特定链接，大多是验证图片或空链接。

策略：既然已经被识别出来了，让爬虫歇一会，就使用代理ip再继续抓取。

headers头文件

原因：有些网站对爬虫反感，对爬虫请求一律拒绝，这时候我们需要伪装成浏览器，通过修改http中的headers来实现，也可以采用随机User-Agent。

事例：

headers = {
'Host': "bj.lianjia.com",
'Accept': "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
'Accept-Encoding': "gzip, deflate, sdch",
'Accept-Language': "zh-CN,zh;q=0.8",
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.87 Safari/537.36",
'Connection': "keep-alive",
}
p = requests.get(url, headers=headers)
print(p.content.decode('utf-8'))

模拟登陆（尚未遇到）

一般登录的过程都伴随有验证码，这里我们通过selenium自己构造post数据进行提交，将返回验证码图片的链接地址输出到控制台下，点击图片链接识别验证码，输入验证码并提交，完成登录。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
#
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
# WebDriverWait的作用是等待某个条件的满足之后再往后运行
from selenium.webdriver import ActionChains
import time
import sys
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:PyCharm 2016.2.3phantomjsphantomjs.exe')
# 构造网页驱动
driver.get('https://www.zhihu.com/#signin')
# 打开网页
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="password"]').send_keys('your_password')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="account"]').send_keys('your_account')
driver.get_screenshot_as_file('zhihu.jpg')
# 截取当前页面的图片
input_solution = input('请输入验证码 :')
driver.find_element_by_xpath('//input[@name="captcha"]').send_keys(input_solution)
time.sleep(2)
driver.find_element_by_xpath('//form[@class="zu-side-login-box"]').submit()
# 表单的提交
表单的提交，即可以选择登录按钮然后使用click方法，也可以选择表单然后使用submit方法
sreach_widonw = driver.current_window_handle
# 用来定位当前页面
# driver.find_element_by_xpath('//button[@class="sign-button submit"]').click()
try:
dr = WebDriverWait(driver,5)
# dr.until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath('//a[@class="zu-side-login-box"]').is_displayed())
if driver.find_element_by_xpath('//*[@id="zh-top-link-home"]'):
print('登录成功')
except:
print('登录失败')
driver.save_screenshot('screen_shoot.jpg')
#截取当前页面的图片
sys.exit(0)
driver.quit()
#退出驱动

这里面，PhantomJS是一个很棒的exe，他可以模拟浏览器行为进行操作。当我们遇到JS渲染的网页，在使用正则表达式、BS4和xpath … 都无法匹配出数据时（数据根本没加载上），可以使用PhantomJS模拟浏览器行为发送请求，将会得到网页的原始全部数据。

代理ip

原因：当爬取速度过快时，当请求次数过多时都面临ip被封的可能。因此使用代理也是必备的。
可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。这样的代理ip爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip。

实例：使用request加代理

import requests
proxies = { "http": "http://10.10.1.10:3128",
"https": "http://10.10.1.10:1080",}
p = request.get("http://www.baidu.com", proxies = proxies)
print(p.content.decode('utf-8'))

验证码输入（尚未遇到，尽量不要碰到）

解决方法：

1. 分析网站验证码机制，从网站后台或者前端获取验证码(文本形式)，该方法只适用于少量网站，因为一般验证码我们很难拿到。
2. 利用图像识别技术，识别验证码文本(例如最近比较火的深度学习Tensorflow等)。
3. 往往一些网站不只有pc端，还有手机端网站，很有可能手机端是不包含验证码的。所以不妨试试手机端网站，也许会有意外收获。

ajax加载的数据

对于ajax加载的数据，我们无论通过request或post方法请求得到的网页都无法得到。

判断动态加载方法：关于一个网页是否是ajax加载数据，我们只需将网页内容print到控制台下，将其与网页原始内容进行比对，如果有数据缺失，那么这些数据就是ajax加载。

例如：我们想获取京东上商品的价格、销量、好评等方面的数据，但是请求返回的网页中没有这些数据。因为这些数据是ajax加载。对于ajax加载的页面，一般有两种方法。

• 分析网页

按F12打开浏览器调试工具，在Network下选择XHR或Doc标签，分析（双击点开查看）这两个标签下的链接。如果点开链接打开的网页中正好有那些没有加载的数据，则这些数据是通过该链接传送的。再对该链接进行规律分析，以后对该链接发送请求。

• 使用PhantomJS模拟浏览器行为

使用PhantomJS模拟浏览器进行发送请求，得到返回的内容是完全的（ajax加载的数据也会有）。但是使用PhantomJS请求速度过慢，一般一个网页4~5s时间，不能忍。一般要使用PhantomJS需要开多线程。

driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='C:PyCharm 2016.2.3phantomjsphantomjs.exe')
# 构造网页驱动
driver.get('https://www.zhihu.com/')
print(driver.page_source)
# 打印网页内容

添加cookie

原因：通过cookie限制抓取信息，比如我们模拟登陆之后，想拿到登陆之后某页面信息，千万不要以为模拟登陆之后就所有页面都可以抓了，有时候还需要请求一些中间页面拿到特定cookie，然后才可以抓到我们需要的页面。

解决方法：通过浏览器的F12查看器，观察具体整个过程都请求了哪些URL(主要包括HTML、JS、XHR)，挨个试吧，试到成功为止。

降低爬取速度

将爬取频率设定成为随机数字，放止被反扒机制检测出来。
总之反爬虫就是很恼人的过程，持续更新，还需要在丰富一些细节～

前人智慧

• https://www.cnblogs.com/bsdr/p/5151891.html
• http://m.blog.csdn.net/liuzhixiong_521/article/details/73927750

最后

以上就是搞怪乐曲为你收集整理的誓死与反爬虫做斗争的全部内容，希望文章能够帮你解决誓死与反爬虫做斗争所遇到的程序开发问题。

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