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如何高效应对网站反爬虫策略?

现在大型网站的反爬策略越来越高明了,不仅是对IP访问频率、User-Agent请求头进行异常识别,还会分析IP地址、浏览器指纹、JS动态加载、API逆向、行为模式等方式各种设卡,动不动跳出五花八门的验证码,非常难搞。

怎么应对反爬是个系统性问题,需要采取多种策略,而且涉及到法律法规,得遵守网站的robot协议,做一些自动化检测、采集少量公开数据没啥问题,对网站造成干扰的事情可不能干。

我觉得有几下几个事情比较重要,可以很好的处理反爬虫策略。

1、尽量不要使用无头浏览器

因为很多网站会直接识别headless模式,也就是无头模式,只有selenium、playwright这样的自动化工具才会这么干,真人只会在浏览器界面访问,所以用selenium、playwright时要打开真实浏览器界面,这样不容易被检测。

2、要模仿真人使用浏览器的行为

在playwright点击、翻页、下载等动作之间设置不定时的延迟,比如1~5秒的随机延迟,这样是为了模仿真人行为的不规律性。

from playwright.sync_api import sync_playwrightwith sync_playwright() as p:# 启动浏览器,设置更真实的视图窗口browser = p.chromium.launch(headless=True)context = browser.new_context(viewport={'width': 1920, 'height': 1080})page = context.new_page()# 导航到页面page.goto("https://example.com")# 模拟随机鼠标移动(可选,根据需要)# page.mouse.move(random.randint(0, 1920), random.randint(0, 1080))

3、调整浏览器指纹

浏览器指纹包括像User-Agent、屏幕分辨率等,可以使用多个真实的User-Agent随机轮换访问,设置浏览器界面为常见分辨率等。

import requests
import random# 准备一个User-Agent列表
USER_AGENTS = ["Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...","Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36...",# ... 更多User-Agent
]headers = {"User-Agent": random.choice(USER_AGENTS)}

4、可以设置代理IP池

同一个IP访问频率和时间过长,也会被检测,所以需要找一些质量好点的IP池,可以切换访问。

python selenium可以通过options模块专门设置代理,可以随机切换,设置不定时的延迟,这样就不容易被封掉。

import requests
import random# 假设的代理IP池
proxies_list = [{"http": "http://1.2.3.4:8080", "https": "http://1.2.3.4:8080"},# ... 更多代理
]proxy = random.choice(proxies_list)

5、修改execute_cdp_cmd文件,隐藏selenium痕迹

selenium会默认在DOM中加入selenium标记脚本,这比较容易被识别出来,可以修改execute_cdp_cmd文件

6、可以尝试用亮数据的采集api

如果是技术小白,不会写上面提到的那些规避措施代码,就可以尝试用亮数据的这样的采集api,它把各种规避检测的技术、IP代理池都封装到一个接口里,还提供专门的云上浏览器,用selenium接入,和普通浏览器一样,有头无头都支持,但不需要再写各种反爬措施之类的脚本,比较简单直接。

而且亮数据还提供了专门的数据采集API-Scraper APIs,已经配置好所有爬虫环节,你只需要配置好API接口就能一键采集到各大主流网站的数据。

Scraper APIs是亮数据专门为批量采集数据而开发的接口,支持上百个网站,200多个专门API采集器,例如商品、短视频数据采集器,当然这些数据都是公开可抓取的,不会涉及任何隐私安全问题。

https://get.brightdata.com/weijun

亮数据使用方法:

总的来说,应对反爬有很多措施,核心是模拟真人访问行文,但现在检测技术也越来越先进,魔高一尺道高一丈的博弈。不管怎么样,一定要尊重robots协议,还得控制爬取频率,合法合规最关键。


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