日常学习工作中,我们多多少少都会遇到一些数据爬取的需求,比如说写论文时要收集相关课题下的论文列表,运营活动时收集用户评价,竞品分析时收集友商数据. 当我们着手准备收集数据时,面对低效的复制黏贴工作,一般都会萌生一个想法:我要是会爬虫就好了,分分钟就把数据爬取下来了.可是当我们搜索相关教程时,往往会被高昂的学习成本所劝退.拿现在最通用的 python 爬虫来说,对于小白来说往往要跨过下面几座大山: 学习一门编程语言:python 学习网页的基础构成--HTML 标签和 CSS 选择器,有时候还要了

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

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.

由于要抓取的是悦音台mv的排行榜,这个排行榜是实时更新的,如果要求不停地抓取,这将有可能导致悦音台官方采用反爬虫的技术将ip给封掉.所以这里要应用一些反爬虫相关知识. 目标网址:http://vchart.yinyuetai.com/vchart/trends?area=ML 网站结构: 上面红线圈出来的地方都是需要注意的小细节: 首先 排行榜分为,内地.港台.欧美.韩国.日本五个地区分别将其点开能够观察到url的变化为在最尾部加了一个参数:area=地区参数 很容易的就能知道参数列表:['ML

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:

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

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

以前我们介绍过chrome headless的用法(https://www.cnblogs.com/apocelipes/p/9264673.html). 今天我们要稍微提一下其中一个细节. 反爬和window.navigator对象 navigator对象,一个对大家来说既熟悉又陌生的名词,熟悉是因为在学BOM对象的时候或多或少都见过甚至在代码中使用过,陌生是因为对于navigator对象来说虽然各大浏览器都有实现却一直没有一个统一的标准,所以在不同浏览器上的navigator对象也可能是不一

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

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

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

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