可以用(k1,k2)-k1来设置,如果有重复的key,则保留key1,舍弃key2/打印appleMap{1=Apple{id=1,name=苹果1,money=3.25,num=10},2=Apple{id=2,name=香蕉,money=2.89,num=30},3=Apple{id=3,name=荔枝,money=9.99,num=40}}3.过滤Filter从集合中过滤出来符合条件的元素://过滤出符合条件的数据ListApplefilterList=appleList.stream()

Web 安全 & 反爬虫原理 数据加密/解密 HTTPS ip 封锁 请求限制 爬虫识别,canvas 指纹 refs https://segmentfault.com/a/1190000017899193 xgqfrms 2012-2020 www.cnblogs.com 发布文章使用:只允许注册用户才可以访问!

内容选自 即将出版 的<Python3 反爬虫原理与绕过实战>,本次公开书稿范围为第 6 章——文本混淆反爬虫.本篇为第 6 章中的第 4 小节,其余小节将 逐步放送 . 字体反爬虫开篇概述 在 CSS3 之前,Web 开发者必须使用用户计算机上已有的字体.但是在 CSS3 时代,开发者可以使用@font-face 为网页指定字体,对用户计算机字体的依赖.开发者可将心仪的字体文件放在 Web 服务器上,并在 CSS 样式中使用它.用户使用浏览器访问 Web 应用时,对应的字体会被浏览器下载到用

SVG 映射反爬虫 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 SVG 是用于描述二维矢量图形的一种图形格式.它基于 XML 描述图形,对图形进行放大或缩小操作都不会影响图形质量.矢量图形的这个特点使得它被广泛应用在 Web 网站中. 接下来我们要了解的反

本节主要来介绍一下,在C#中制造爬虫,最为常见.常用.实用的基础类 ------ WebRequest.WebResponse. 先来看一个示例 [1.2.1]: using System; using System.IO; using System.Net; using System.Text; class Program { static void Main(string[] args) { var request = WebRequest.Create(@"https://www.cnbl

转载 permike 原文 Python分布式爬虫原理 首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. [python] view plain copy   #!/usr/bin/python #-*- coding

本篇将开始介绍Python原理,更多内容请参考:Python学习指南 为什么要做爬虫 著名的革命家.思想家.政治家.战略家.社会改革的主要领导人物马云曾经在2015年提到由IT转到DT,何谓DT,DT即数据技术,由数据在推倒人们的衣食住行,当今时代是一个大数据时代,数据从何而来? 企业产生的用户数据:百度指数.阿里指数.TBI腾讯浏览指数.新浪微博指数 数据平台购买数据:数据堂.国云数据市场.贵阳大数据交易所 政府机构公开的数据:中华人民共和国国家统计局数据.世界银行公开数据.联合国数据.纳斯达

爬虫(Spider),反爬虫(Anti-Spider),反反爬虫(Anti-Anti-Spider),这之间的斗争恢宏壮阔... Day 1小莫想要某站上所有的电影,写了标准的爬虫(基于HttpClient库),不断地遍历某站的电影列表页面,根据 Html 分析电影名字存进自己的数据库.这个站点的运维小黎发现某个时间段请求量陡增,分析日志发现都是 IP(1.1.1.1)这个用户,并且 useragent 还是 JavaClient1.6 ,基于这两点判断非人类后直接在Nginx 服务器上封杀.

前两天朋友发给我了一篇文章,是携程网反爬虫组的技术经理写的,大概讲的是如何用他的超高智商通过(挑衅.怜悯.嘲讽.猥琐)的方式来完美碾压爬虫开发者.今天我就先带大家开发一个最简单低端的爬虫,突破携程网超高智商的反爬虫技术. 一.什么是爬虫? 很多人说我们这些搞软件的人,总喜欢把虚拟世界里的事物跟现实中的东西扯上关系.这点我真不否认,脱离了现实,我们伟大的创举还有何意义? “爬虫”就是个例子,它对于我们开发人员而言,就是一段用来自动化采集网站数据的程序,结果跟现实中的虫子扯上了关系.听说是Googl

网站: 汽车之家:http://club.autohome.com.cn/ 以论坛为例 反爬虫措施: 在论坛发布的贴子正文中随机抽取某几个字使用span标签代替,标签内容位空,但css样式显示为所代替的文.这样不会 影响正常用户的阅读,只是在用鼠标选择的时候是选不到被替换的文字的,对爬虫则会造成采集内容不全的影响. 原理分析: 先看一下span标签的样式 截图是火狐浏览器的firebug的html面板.我们可以看到正文中每个span标签的样式都是一个文字,我们只需要找到每个 span标签的cla

反爬虫:利用ASP.NET MVC的Filter和缓存(入坑出坑)   背景介绍: 为了平衡社区成员的贡献和索取,一起帮引入了帮帮币.当用户积分(帮帮点)达到一定数额之后,就会“掉落”一定数量的“帮帮币”.为了增加趣味性,帮帮币“掉落”之后所有用户都可以“捡取”,谁先捡到归谁. 但这样就产生了一个问题,因为这个“帮帮币”是可以买卖有价值的,所以难免会有恶意用户用爬虫不断的扫描,导致这样的情况出现: 注:经核实,乔布斯的同学 其实没有用爬虫,就是手工点,点出来的!还能说什么呢?只能表示佩服啊佩服…

一.问题发现 近期我在做代理池的时候,发现了一种以前没有见过的反爬虫机制.当我用常规的requests.get(url)方法对目标网页进行爬取时,其返回的状态码(status_code)为521,这是一种以前没有见过的状态码.再输出它的爬取内容(text),发现是一些js代码.看来是新问题,我们来探索一下.   状态码和爬取内容.png 二.原理分析 打开Fiddler,抓取访问网站的包,我们发现浏览器对于同一网页连续访问了两次,第一次的访问状态码为521,第二次为200(正常访问).看来网页加

在构建本章节内容的时候,笔者也在想一个问题,究竟什么样的采集器框架,才能算得上是一个“全能”的呢?就我自己以往项目经历而言,可以归纳以下几个大的分类: 根据通讯协议:HTTP的.HTTPS的.TCP的.UDP的: 根据数据类型:纯文本的.json的.压缩包的.图片的.视频的: 根据更新周期:不定期更新的.定期更新的.增量更新的: 根据数据来源:单一数据源.多重数据源.多重数据源混合: 根据采集点分布:单机的,集群的: 根据反爬虫策略:控制频率的,使用代理的,使用特定UA的: 根据配置:可配置的,

原文链接:http://yangshangchuan.iteye.com/blog/2030741 当我们配置Nutch抓取 http://yangshangchuan.iteye.com 的时候,抓取的所有页面内容均为:您的访问请求被拒绝 ...... 这是最简单的反爬虫策略(该策略简单地读取HTTP请求头User-Agent的值来判断是人(浏览器)还是机器爬虫),我们只需要简单地配置Nutch来模拟浏览器(simulate web browser)就可以绕过这种限制. 项配置是和User-A

8年多爬虫经验的人告诉你,国内ADSL是王道,多申请些线路,分布在多个不同的电信机房,能跨省跨市更好,我这里写好的断线重拨组件,你可以直接使用. ADSL拨号上网使用动态IP地址,每一次拨号得到的IP都不一样,所以我们可以通过程序来自动进行重新拨号以获得新的IP地址,以达到突破反爬虫封锁的目的. 那么我们如何进行自动重新拨号呢? 假设有10个线程在跑,大家都正常的跑,跑着跑着达到限制了,WEB服务器提示你“非常抱歉,来自您ip的请求异常频繁”,于是大家争先恐后(几乎是同时)请求拨号,这个时候同步

关于反爬虫和恶意攻击的一些策略和思路   有时网站经常受到恶意spider攻击,疯狂抓取网站内容,对网站性能有较大影响. 下面我说说一些反恶意spider和spam的策略和思路. 1. 通过日志分析来识别恶意爬虫/攻击 首先分析access log,类聚统计出访问量前50 IP less guang.com_access.log | awk -F- '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -rn | head -n 50 排除白名单IP 和正常spider(ba

爬虫与发爬虫的厮杀,一方为了拿到数据,一方为了防止爬虫拿到数据,谁是最后的赢家? 重新理解爬虫中的一些概念 爬虫:自动获取网站数据的程序反爬虫:使用技术手段防止爬虫程序爬取数据误伤:反爬虫技术将普通用户识别为爬虫,这种情况多出现在封ip中,例如学校网络.小区网络再或者网络网络都是共享一个公共ip,这个时候如果是封ip就会导致很多正常访问的用户也无法获取到数据.所以相对来说封ip的策略不是特别好,通常都是禁止某ip一段时间访问.成本:反爬虫也是需要人力和机器成本拦截:成功拦截爬虫,一般拦截率越高,

1.代码如下: doubanmoive.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from douban.items import DoubanItem class DoubamovieSpider(scrapy.Spider): name = "doubanmovie" allowed_domains = ["movie.douban.com"] offset = 0 url = "https://movie.do

爬虫中有哪些专业术语? 爬虫:自动获取网站数据的程序,关键是批量的获取 反爬虫:使用技术手段防止爬虫程序的方法 误伤:反爬虫技术将普通用户识别为爬虫,效果再好也不能用(禁止ip) 成本:反爬虫需要人力和机器成本 拦截:识别为爬虫,拦截几率越高,误伤越高 反爬虫的目的? 初级爬虫:简单粗暴,不管服务器压力,容易弄挂网站 数据保护: 失控的爬虫:由于某种情况下,忘记和无法关闭爬虫 商业竞争对手

0x01 前言 一般而言,抓取稍微正规一点的网站,都会有反爬虫的制约.反爬虫主要有以下几种方式: 通过UA判断.这是最低级的判断,一般反爬虫不会用这个做唯一判断,因为反反爬虫非常容易,直接随机UA即可解决. 通过单IP频繁访问判断.这个判断简单,而且反反爬虫比较费力,反爬虫绝佳方案.需采用多IP抓取. 通过Cookie判断,例如通过会员制账号密码登陆,判断单账号短时间抓取次数判断.这个反反爬虫也很费力.需采用多账号抓取. 动态页面加载.这个考验前端工程师的功底,如果前端写的好,各种JS判断,各种