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

这一次呢,让我们来试一下"CSDN热门文章的抓取". 话不多说,让我们直接进入CSND官网. (其实是因为我被阿里的反爬磨到没脾气,不想说话--) 一.URL分析 输入"Python"并点击搜索: 便得到了所有关于"Python"的热门博客,包括 [ 标题,网址.阅读数 ] 等等,我们的任务,就是爬取这些博客. 分析一下上图中曲线处的URL,不难发现:p为页数,q为关键字. 二.XPath路径 打开开发者模式,匹配我们所需信息的标签: 通过//d

前言 同上一篇的aes加密一样,也是偶然发现这个rsa加密的,目标网站我就不说了,保密. 当我发现这个网站是ajax加载时: 我已经习以为常,正在进行爬取时,发现返回为空,我开始用findler抓包,发现它验证了cookie,然后我带上cookie访问放到headers里,就能得到结果 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chro

python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题 一丶爬虫概述       通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通过程序获得互联网中爬取数据的过程 二丶爬虫分类 通用爬虫: # 爬取一整张页面源码数据.搜索引擎(抓取系统,内部封装的一套爬虫程序). 重点使用的是该种形式的爬虫 聚焦爬虫: # 抓取的是页面中指定的局部数据 增量式爬虫: # 监测网站的数据更新情况. 抓取的是网站最新更新的数据 三丶爬虫安全性 风

第三百四十九节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—cookie禁用.自动限速.自定义spider的settings,对抗反爬机制 cookie禁用 就是在Scrapy的配置文件settings.py里禁用掉cookie禁用,可以防止被通过cookie禁用识别到是爬虫,注意,只适用于不需要登录的网页,cookie禁用后是无法登录的 settings.py里禁用掉cookie禁用 COOKIES_ENABLED = False 禁用cookie # Disable cookies

CrawlSpider实现的全站数据的爬取 新建一个工程 cd 工程 创建爬虫文件:scrapy genspider -t crawl spiderName www.xxx.com 连接提取器LinkExtractor 可以根据指定的规则对指定的连接进行提取 提取的规则就是构造方法中的allow('正则表达式')参数决定 规则解析器Rule 可以将将连接提取器提取到的连接进行请求发送,可以根据指定的规则(callback)对请求到的数据进行解析 follow=True:将连接提取器 继续作用到

前言: 时隔数月,我终于又更新博客了,然而,在这期间的粉丝数也就跟着我停更博客而涨停了,唉 是的,我改了博客名,不知道为什么要改,就感觉现在这个名字看起来要洋气一点. 那么最近到底咋不更新博客了呢?说起原因那就多了,最主要的还是没时间了,是真的没时间,前面的那些系列博客都还没填坑完毕的(后续都会填上的) 最近有点空余就一直在开发我的项目,最近做了两个项目: IPproxy,看名字就知道啦,就是一个ip代理池,爬取了各大免费的代理网站,然后检测可用性,github地址   相关的介绍github上

用Nginx分流绕开Github反爬机制 0x00 前言 如果哪天有hacker进入到了公司内网为所欲为,你一定激动地以为这是一次蓄谋已久的APT,事实上,还有可能只是某位粗线条的员工把VPN信息泄露在了Github上恰巧被一个好奇的计算机junior发现了而已. 0x01 意识缺失 先贴张图: 有记者给溧阳卫生局局长拨通电话,该局长面对记者的采访慌张答道: “你看到我们发微博的啊?呵呵,你怎么看到的啊?这个都能看得到啊?!这不可能吧?我们两个发微博你都能看得到啊?不可能吧?”…… 同样,互联网

一.爬虫与反爬简介 爬虫就是我们利用某种程序代替人工批量读取.获取网站上的资料信息.而反爬则是跟爬虫的对立面,是竭尽全力阻止非人为的采集网站信息,二者相生相克,水火不容,到目前为止大部分的网站都还是可以轻易的爬取资料信息. 爬虫想要绕过被反的策略就是尽可能的让服务器人你不是机器程序,所以在程序中就要把自己伪装成浏览器访问网站,这可以极大程度降低被反的概率,那如何做到伪装浏览器呢? 1.可以使用请求头(headers)来掩饰自己,其中最常用的就是User Agent(中文名为用户代理),是Http

第三百四十五节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—爬虫和反爬的对抗过程以及策略—scrapy架构源码分析图 1.基本概念 2.反爬虫的目的 3.爬虫和反爬的对抗过程以及策略 scrapy架构源码分析图

1.基本概念 2.反爬虫的目的 3.爬虫和反爬的对抗过程以及策略 scrapy架构源码分析图

爬虫与反爬 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:反爬技术将普通用户识别为爬虫,从而限制其访问,如果误伤过高,反爬效果再好也不能使用(例如封ip,只会限制ip在某段时间内不能访问) 成本:反爬虫需要的人力和机器成本 拦截:成功拦截爬虫,一般拦截率越高,误伤率越高 反爬虫1 爬虫:对网站的数据感兴趣,着手分析网络请求,用Scrapy写爬虫爬取网站数据 网站:后台监控发现请求中的User-Agent都是python,直接限制访问(不能封ip)

零.写在前面 本文涉及的反爬技术,仅供个人技术学习,禁止并做到: 干扰被访问网站的正常运行 抓取受到法律保护的特定类型的数据或信息 搜集到的数据禁止传播.交给第三方使用.或者牟利 如有可能,在爬到数据后24小时候内删除 具体可参考 2019年5月28号 颁布的 <数据安全管理办法(征求意见稿)> 一.背景 今天在爬另一家网站数据时,想直接从 ajax 接口入手,但是发现这些 request 加了额外参数来防止爬取,即在 request header 里,有一对随机的 key-value 参数:

Cookies的处理 作用 保存客户端的相关状态 在爬虫中如果遇到了cookie的反爬如何处理? 手动处理 在抓包工具中捕获cookie,将其封装在headers中 应用场景:cookie没有有效时长且不是动态变化 自动处理 使用session机制 使用场景:动态变化的cookie session对象:该对象和requests模块用法几乎一致.如果在请求的过程中产生了cookie,如果该请求使用session发起的,则cookie会被自动存储到session中. 案例 爬取雪球网中的新闻资讯数据

Python 反爬篇之 ID 混淆 作为爬虫的一方,如果知道了某个站点的数据自增 ID,那么就能轻而易举把整个站点都爬下来. 是不是有点耸人听闻,你去看很多大站例如油管.P 站等,他们都不会轻易把业务的自增 ID 暴露出来,而是用一种可逆的 hash 字符串替代. 其中,最常用的 ID 混淆就是 Hashids. Hashids 是一个小型的开放源代码库,可以将数字生成很短的.唯一的.非顺序的字符 ID. 例如可以数字 347 转换为 “yr8” 字符串,你还可以将字符串 ID 进行解码恢复成数

python3爬虫遇到了反爬 当你兴冲冲的打开一个网页,发现里面的资源好棒,能批量下载就好了,然后感谢写个爬虫down一下,结果,一顿操作之后,发现网站竟然有反爬措施,尴尬了. 接下来的几篇文章,我们研究一下各种反爬虫套路,当然互联网没有100%的反爬措施,只要你能使用浏览器访问的网页,都是可以爬取到了,所有的人不能杜绝爬虫,只能在一定程度上增加你爬取的成本,说白了,就是让你的技术爬不到~ 爬虫和反爬虫一直都是这个领域程序员对抗的基础,从最简单的UA限制,到略微复杂一些的IP限制,用户限制,技术

在<Python爬虫实战-- Request对象之header伪装策略>中,我们就已经讲到:=="在header当中,我们经常会添加两个参数--cookie 和 User-Agent,来模拟浏览器登录,以此提高绕过后台服务器反爬策略的可能性."== User-Agent已经讲过,这篇我们则主要讲cookie的使用案例. 通俗地讲:User-Agent的作用是模拟浏览器,cookie的作用是模拟登陆,所以二者合起来,便是模拟浏览器登录啦. 为了方便理解,现在我们试一下爬取CS

偶然间知道到了字体反爬这个东西, 所以决定了解一下. 目标:  https://maoyan.com/board/1 问题: 类似下图中的票房数字无法获取, 直接复制粘贴的话会显示 □ 等无法识别的字符, 且网页源码中该类数字均被 . 之类的字符串代替. 解决: 出现这种情况的原因是因为网页字体是在 CSS3 @font-face 规则中定义的, 我觉得这种字体就类似描点连线那种方式绘制出来的. 因为定义规则是动态随机获取的, 不能保证每次都是一个字体文件. 如下: 可以看到, 同一数

发现问题 在一次偶然中,在爬取某个公开网站(非商业型网站)时,老方法,打开调试工具查看请求方式,请求拦截,是否是异步加载,不亦乐乎,当我以为这个网站非常简单的时候,发现二级网页的地址和源码不对应 Ajax异步加载?源码也是这样的 而且这些链接直接访问根本无法访问 用火狐浏览器的event显示: 找到加密方式 源码: function() { var hh = $(this).attr("href"); if (typeof(hh) == 'undefined' || hh == '#'

cookie禁用 就是在Scrapy的配置文件settings.py里禁用掉cookie禁用,可以防止被通过cookie禁用识别到是爬虫,注意,只适用于不需要登录的网页,cookie禁用后是无法登录的 settings.py里禁用掉cookie禁用 COOKIES_ENABLED = False 禁用cookie # Disable cookies (enabled by default) COOKIES_ENABLED = False 自动限速 Scrapy默认没有限速的,只要遇到URL就访问

使用selenium模拟浏览器进行数据抓取无疑是当下最通用的数据采集方案,它通吃各种数据加载方式,能够绕过客户JS加密,绕过爬虫检测,绕过签名机制.它的应用,使得许多网站的反采集策略形同虚设.由于selenium不会在HTTP请求数据中留下指纹,因此无法被网站直接识别和拦截. 这是不是就意味着selenium真的就无法被网站屏蔽了呢?非也.selenium在运行的时候会暴露出一些预定义的Javascript变量(特征字符串),例如"window.navigator.webdriver"