爬虫的目的就是大规模地.长时间地获取数据,跟我们正常浏览器获取数据相比,虽然机理相差不大,但总是一个IP去爬网站,大规模集中对服务器访问,时间一长就有可能被拒绝.关于爬虫长时间爬取数据,可能会要求验证码,即便是多个账号轮流爬取仍然会出现要求输入验证码的情况. 技巧一:设置下载等待时间/下载频率 大规模集中访问对服务器的影响较大,爬虫可以短时间增大服务器负载.这里需要注意的是:设定下载等待时间的范围控制,等待时间过长,不能满足短时间大规模抓取的要求,等待时间过短则很有可能被拒绝访问. (1) 在之

方法: 使用urlencode函数 urllib.request.urlopen() import urllib.request import urllib.parse url = 'https://www.sogou.com/web?' #将get请求中url携带的参数封装至字典中 param = { 'query':'周杰伦' } #对url中的非ascii进行编码 param = urllib.parse.urlencode(param) #将编码后的数据值拼接回url中 url += p

以下是爬取京东商品详情的Python3代码,以excel存放链接的方式批量爬取.excel如下 代码如下 from selenium import webdriver from lxml import etree from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import datetime import calendar import logging from

对于 BOSS 直聘这种网站,当程序请求网页后,服务器响应内容包含了整个页面的 HTML 源代码,这样就可以使用爬虫来爬取数据.但有些网站做了一些“反爬虫”处理,其网页内容不是静态的,而是使用 JavaScript 动态加载的,此时的爬虫程序也需要做相应的改进. 使用 shell 调试工具分析目标站点 本项目爬取的目标站点是 https://unsplash.com/,该网站包含了大量高清.优美的图片.本项目的目标是爬虫程序能自动识别并下载该网站上的所有图片. 在开发该项目之前,依然先使用 Fi

1. 通常防止爬虫被反主要有以下几个策略 (1)动态设置User-Agent(随机切换User-Agent,模拟不同的浏览器) 方法1: 修改setting.py中的User-Agent # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent USER_AGENT = 'Hello World' #User-Agent 方法2: 修改setting中的 DEFAULT_REQUEST_HEA

user agent是指用户代理,简称 UA. 作用:使服务器能够识别客户使用的操作系统及版本.CPU 类型.浏览器及版本.浏览器渲染引擎.浏览器语言.浏览器插件等. 网站常常通过判断 UA 来给不同的操作系统.不同的浏览器发送不同的页面.但当我们使用爬虫程序时,当我们对一个页面频繁请求时,同一个User-Agent很容易被网站服务器发现我们是一个爬虫机器人,从而被列入黑名单.所以我们需要频繁的更换请求头. 1.在中间件文件(middlewares.py)中配置随机请求头 代码如下: class

py2.7 #coding: utf-8 import time import random import hashlib import requests while(1): url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule&sessionFrom=' content = raw_input('输入>>>: ') s = "AUTO", l = &q

之前第一次练习爬虫的时候看网上的代码有些会设置headers,然后后面的东西我又看不懂,今天终于知道了原来这东西是用来模拟浏览器上网用的,因为有些网站会设置反爬虫机制,所以如果要获取内容的话,需要使用浏览器上网才可以. 获取headers的方法很简单,首先打开审查元素界面,有个Network选项,点进去会显示如下: 接下来刷新一下: 点击第一个5151757后右边会显示Headers选项,我们所需要的就在这个选项卡里面: 在最后面就有这样的一个信息,这就是我们所需要的. from urllib

[Python基础知识]Python爬虫与反爬虫(7) 很久没有补爬虫了,相信在白蚁二周年庆的活动大厅比赛中遇到了关于反爬虫的问题吧 这节我会做个基本分享. 从功能上来讲,爬虫一般分为数据采集,处理,储存三个部分. 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. user-agent 最简单的反爬虫机制,应该算是U-A校验了.浏览器在发送请求的时候

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

前言 目前在对淘宝进行数据爬取的时候都会碰到,登入时的滑块问题,无论是手动还是脚本都不成功.这里的很重要一个原因是很多的网站都对selenium做了反爬虫机制.接下来是笔者参考网上的网友们的方法亲自测试的一个方法,希望可以帮助到大家.注意这里使用的浏览器是Chrome.所以使用的驱动也是chromedriver 一,淘宝反扒js 在淘宝登入页面加载的js中,可以看到怎么一行代码,如下图: 上图的这一行代码就对selenium进行了检测.所以我们只需要修改驱动的改行代码就可以. 二,修改chrom

 本周又和大家见面了,首先说一下我最近正在做和将要做的一些事情.(我的新书<Python爬虫开发与项目实战>出版了,大家可以看一下样章) 技术方面的事情:本次端午假期没有休息,正在使用flask开发自己的个人博客框架,之后我的技术教程将会陆续更新flask方面的内容,尽可能的形成一套完整的flask开发教程.之后打算再开通一个微信公众号,自己使用python开发微信公众号后台,给大家提供一些生活上的服务,例如及时提醒一些商家优惠信息,跟踪快递,提醒天气等等,大家如果有什么好的想法,可以给我留言

前两章简单的讲了Beautiful Soup的用法,在爬虫的过程中相信都遇到过一些反爬虫,如何跳过这些反爬虫呢?今天通过知乎网写一个简单的反爬中 什么是反爬虫 简单的说就是使用任何技术手段,阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式.关键也在于批量. 反反爬虫机制 增加请求头---headers为了模拟更真实的用户场景 更改IP地址---网站会根据你的IP对网站访问频密,判断你是否属于爬虫 ua限制---UA是用户访问网站时候的浏览器标识,其反爬机制与ip限制类似 模拟帐号登录----通过reque

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 反爬虫是网站为了维护自己的核心安全而采取的抑制爬虫的手段,反爬虫的手段有很多种,一般情况下除了百度等网站,反扒机制会常常更新以外.为了保持网站运行的高效,网站采取的反扒机制并不是太多,今天分享几个我在爬虫过程中遇到的反扒机制,并简单介绍其解决方式. 基于User-Agent反爬 简介:服务器后台对访问的User_Agent进行统计,单位时间内同一User_Agent访问的次数超过特定的阀值,则会被不同程度的封禁IP,从而造成无法进行爬虫的状况. 解决方法: 一 . 将常见的User-Age

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

这一篇博客,还是接着说那些常见的反爬虫措施以及我们的解决办法.同样的,如果对你有帮助的话,麻烦点一下推荐啦. 一.防盗链 这次我遇到的防盗链,除了前面说的Referer防盗链,还有Cookie防盗链和时间戳防盗链.Cookie防盗链常见于论坛.社区.当访客请求一个资源的时候,他会检查这个访客的Cookie,如果不是他自己的用户的Cookie,就不会给这个访客正确的资源,也就达到了防盗的目的.时间戳防盗链指的是在他的url后面加上一个时间戳参数,所以如果你直接请求网站的url是无法得到真实的页面的

这一篇博客,是关于反反爬虫的,我会分享一些我遇到的反爬虫的措施,并且会分享我自己的解决办法.如果能对你有什么帮助的话,麻烦点一下推荐啦. 一.UserAgent UserAgent中文名为用户代理,它使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本.CPU 类型.浏览器及版本等信息.对于一些网站来说,它会检查我们发送的请求中所携带的UserAgent字段,如果非浏览器,就会被识别为爬虫,一旦被识别出来, 我们的爬虫也就无法正常爬取数据了.这里先看一下在不设置UserAgent字段时该字段的值会是什么:

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

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