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

Selenium 是一款强大的基于浏览器的开源自动化测试工具,最初由 Jason Huggins 于 2004 年在 ThoughtWorks 发起,它提供了一套简单易用的 API,模拟浏览器的各种操作,方便各种 Web 应用的自动化测试.它的取名很有意思,因为当时最流行的一款自动化测试工具叫做QTP,是由 Mercury 公司开发的商业应用.Mercury 是化学元素汞,而 Selenium 是化学元素硒,汞有剧毒,而硒可以解汞毒,它对汞有拮抗作用. Selenium 的核心组件叫做 Sele

写此文的目的是为了方便寒假自己忘记填问卷星 一开始的想法和去年一样,去年就写过一版,想着今年不过就是改改数据,换换id而已,另外没想到的事情发生了... 满怀信心的写完代码 from selenium import webdriver import time import random def run(): browser = webdriver.Chrome() browser.get("网址") # 1 js = "document.getElementById(\&qu

[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

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

字体反爬虫开篇概述 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 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

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

python爬虫之反爬虫(随机user-agent,获取代理ip,检测代理ip可用性) 目录 随机User-Agent 获取代理ip 检测代理ip可用性 随机User-Agent fake_useragent库,伪装请求头 from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() # ie浏览器的user agent print(ua.ie) # opera浏览器 print(ua.opera) # chrome浏览器 print(ua.chro

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

写在前面 爬虫和自动测试,对于python来说是最合适不过也是最擅长的. 开源的项目也很多,例如you-get项目https://github.com/soimort/you-get.盗链和爬虫神器. python+selenium一般用来做自动化测试,也可以用来抽取 html的dom元素,从而作为前端的爬虫使用 这些功能对于一些非常规的需求和自动化测试,可以说是量身打造的. you-get you-get支持的网站,都是直接破解其算法,直接算出playurl的方式,假如有分片,还可以用ffme

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

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

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,

爬虫的本质就是“抓取”第二方网站中有价值的数据,因此,每个网站都会或多或少地采用一些反爬虫技术来防范爬虫.比如前面介绍的通过 User-Agent 请求头验证是否为浏览器.使用 JavaScript 动态加载资源等,这些都是常规的反爬虫手段. 下面针对更强的反爬虫技术提供一些解决方案. IP 地址验证 有些网站会使用 IP 地址验证进行反爬虫处理,程序会检查客户端的 IP 地址,如果发现同一个 IP 地址的客户端频繁地请求数据, 该网站就会判断该客户端是爬虫程序. 针对这种情况,我们可以让 Sc

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

有的时候,我们本来写得好好的爬虫代码,之前还运行得Ok, 一下子突然报错了. 报错信息如下: Http 800 Internal internet error 这是因为你的对象网站设置了反爬虫程序,如果用现有的爬虫代码,会被拒绝. 之前正常的爬虫代码如下: from urllib.request import urlopen ... html = urlopen(scrapeUrl) bsObj = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser") 这

爬虫与反爬虫的修罗场 哪种平台最吸引爬虫爱好者,当然是社区类的,那里容易产生原生态,高质量的数据啊, 你看微博,知乎,豆瓣爬的不亦乐乎. 评论也是产生内容的好地方 生活类点评网站 旅游类点评网站 音乐类点评 只要有点评的地方,总有成千上万的爬虫趴着. 这些都是爬虫与反爬虫的修罗场,他不想叫你爬,你越想爬 对他是核心数据,对你也是核心数据 今天要分析的网站 今天我们弄一下大众点评 学习阶段,我们要抱着学习的目的 重点是思路,做爬虫就不要想着一劳永逸了 方法公开,人家就换了 知识是你自己的,学到了,

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,

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