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

有人给我吹牛逼,说汽车之家反爬很厉害,我不服气,所以就爬取了一下这个网址. 本片博客的目的是重点的分析定向爬虫的过程,希望读者能学会爬虫的分析流程. 一:爬虫的目标: 打开汽车之家的链接:https://www.autohome.com.cn/beijing/,出现如下页面 我们的目标是 点击找车,然后出现如下图 我们要把图中的信息抓取到 二:实现过程 我们选择  宝马5系  然后点击找车 注意宝马5系的  data-value  是  65 如下图 因为这个网页需要做翻页,我们就点击翻页.然后

说说这个网站 汽车之家,反爬神一般的存在,字体反爬的鼻祖网站,这个网站的开发团队,一定擅长前端吧,2019年4月19日开始写这篇博客,不保证这个代码可以存活到月底,希望后来爬虫coder,继续和汽车之间对抗. CSDN上关于汽车之家的反爬文章千千万万了,但是爬虫就是这点有意思,这一刻写完,下一刻还能不能用就不知道了,所以可以一直不断有人写下去.希望今天的博客能帮你学会一个反爬技巧. 今天要爬去的网页 https://car.autohome.com.cn/config/series/59.htm

水平有限,仅供参考. 如图所示,汽车之家的车辆详情里的数据做了反爬对策,数据被CSS伪类替换. 观察 Sources 发现数据就在当前页面. 发现若干条进行CSS替换的js 继续深入此JS 知道了数据与规则,剩下的交给PYTHON. def repliceStr(browser,textJs,Js): _config_pos=textJs.find("return '.") JsSplit=textJs[_config_pos:_config_pos+70] ClassHead=re.

应用介绍 项目Github地址:https://github.com/iNuanfeng/node-spider/ nodejs爬虫,爬取汽车之家(http://www.autohome.com.cn/car/)车型数据. 包括品牌,车系,年份,车型四个层级. 使用的node模块: superagent, request, iconv; (网络请求模块,iconv用于gbk转码) cheerio; (和jQuery一样的API,处理请求来的html,省去正则匹配) eventproxy, asy

参考了DotNetSpider示例, 感觉DotNetSpider太重了,它是一个比较完整的爬虫框架. 对比了以下各种无头浏览器,最终采用PuppeteerSharp+AngleSharp写一个爬虫示例. 和上面的博文一样,都是用汽车之家的https://store.mall.autohome.com.cn/83106681.html这个页面做数据采集示例. Headless Browsers A list of (almost) all headless web browsers in exi

本次爬虫的目标是汽车之家的二手车销售信息,范围是全国,不过很可惜,汽车之家只显示100页信息,每页48条,也就是说最多只能够爬取4800条信息. 由于这次爬虫的主要目的是使用lxml解析器,所以在信息的查找上面完全只会涉及lxml中选择器的用法,虽然lxml可以同时使用CSS选择器和Xpath选择器,但是为了更加突出效果,暂且只使用Xpath. 爬虫老套路,分为3个步骤: 分析网页信息构成,找到切入点 获取网页,提取有效信息 储存信息 网页分析 网页结构分析的一般思路是先找到第一个需要爬取的链接

WebMagic学习 遇到的问题 Log4j错误 解决:在src目录下添加配置文件 log4j.properties log4j.rootLogger=INFO, stdout, file log4j.logger.org.quartz=WARN, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log

本篇介绍如何破解汽车之家配置页面的伪元素和混淆的JS. ** 温馨提示:如需转载本文,请注明内容出处.** 本文链接:https://www.cnblogs.com/grom/p/9242156.html (本文分多次编辑,可从原文章查看最新更新) 笔者爬取得网站中,印象最为深刻的就是汽车之家的网站了,也是麻烦最多的网站之一了,特点是页面大面积使用伪元素代替关键字,解析伪元素的JS进行了动态混淆,每次刷新后的JS都是不同的,页面被禁用右键菜单,无法选中或复制. (因为破解了一周,怕分享出来后汽车

相信很多买车的朋友,首先会在网上查资料,对比车型价格等,首选就是"汽车之家",于是,今天我就给大家扒一扒汽车之家的数据: 一.汽车价格: 首先获取的数据是各款汽车名称.价格范围以及最低指导价: def get_oa_price(self): try: oa_price_data_list=[] for page in range(1,27): oa_price_api = f"https://price.16888.com/gz/search-0-0-0-0-0-0-0-0-

概述 使用jsoup来进行网页数据爬取.jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址.HTML文本内容.它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方法来取出和操作数据. 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10220.html jsoup 是一款Java 的HTML解析器,可直接解析某个URL地址.HTML文本内容.它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,CSS以及类似于jQuery的操作方

一.正题前的唠叨 第一篇实战博客,阅读量1000+,第二篇,阅读量200+,两篇文章相差近5倍,这个差异真的令我很费劲,截止今天,我一直在思考为什么会有这么大的差距,是因为干货变少了,还是什么原因,一直没想清楚,如果有读者发现问题,可以评论写下大家的观点,当出现这样的差距会是什么原因,谢谢大家. 二.分析汽车之家品牌Logo页面 2.1分析页面结构 首先我们打开汽车之家品牌Logo选择页 https://car.m.autohome.com.cn/,我们以华颂为例,实际上我们就是需要将class

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

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

一.背景 春节也不能闲着,一直想学一下爬虫怎么玩,网上搜了一大堆,大多都是Python的,大家也比较活跃,文章也比较多,找了一圈,发现园子里面有个大神开发了一个DotNetSpider的开源库,很值得庆幸的,该库也支持.Net Core,于是乘着春节的空档研究一下整个开源项目,顺便实战一下.目前互联网汽车行业十分火热,淘车,人人车,易车,汽车之家,所以我选取了汽车之家,芒果汽车这个店铺,对数据进行抓取. 二.开发环境 VS2017+.Net Core2.x+DotNetSpider+Win10

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

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.

一.迟到的下期预告 自从上一篇文章发布到现在,大约差不多有3个月的样子,其实一直想把这个实战入门系列的教程写完,一个是为了支持DotnetSpider,二个是为了.Net 社区发展献出一份绵薄之力,这个开源项目作者一直都在更新,相对来说还是很不错的,上次教程的版本还是2.4.4,今天浏览了一下这个项目,最近一次更新是在3天前,已经更新到了2.5.0,而且项目star也已经超过1000了,还是挺受大家所喜爱的,也在这感谢作者们不断的努力. 之所以中间这么长一段时间没有好好写文章,是因为笔者为参加3

上一篇博客的末尾说到全网代理IP的端口号是经过加密混淆的,而这一篇博客就将告诉你如何破解!如果觉得有用的话,不妨点个推荐哦~ 一.全网代理IP的JS混淆 首先进入全网代理IP,打开开发者工具,点击查看端口号,看起来貌似没有什么问题: 如果你已经爬取过这个网站的代理,你就会知道事情并非这么简单.如果没爬过呢?也很简单,点击鼠标右键然后查看网页源代码,搜索”port“,可以找到如下内容: 很明显这不是网页上显示的端口号了,那我们要怎么才能得到真正的端口号呢? 解决办法: 首先需要找到一个JS文件:h