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python多线程爬虫遇到反爬措施咋办

python

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2024/11/29 21:22:46

栏目: 编程语言

遇到反爬措施时，可以采取以下策略来应对：

设置 User-Agent：为了模拟正常用户的浏览行为，可以在请求头中设置不同的 User-Agent，使爬虫看起来像是一个正常的浏览器。

import requests

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}

url = "https://example.com"
response = requests.get(url, headers=headers)

使用代理 IP：通过使用代理 IP，可以隐藏爬虫的真实 IP 地址，降低被封禁的风险。可以使用免费或付费的代理 IP 服务。

import requests

proxies = {
    "http": "http://proxy.example.com:8080",
    "https": "https://proxy.example.com:8080",
}

url = "https://example.com"
response = requests.get(url, proxies=proxies)

设置请求间隔：为了避免在短时间内对目标网站发起大量请求，可以设置合理的请求间隔，降低被封禁的风险。

import time
import requests

url = "https://example.com"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}

for _ in range(5):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    time.sleep(1)  # 设置请求间隔为1秒

使用验证码识别：如果目标网站使用了验证码，可以使用 OCR 技术或第三方验证码识别服务来识别并输入验证码。
模拟登录：对于需要登录才能访问的页面，可以使用 requests 库的 Session 对象来模拟登录过程，获取登录后的 cookies，然后在后续请求中使用这些 cookies。

import requests

session = requests.Session()

login_url = "https://example.com/login"
login_data = {
    "username": "your_username",
    "password": "your_password",
}

session.post(login_url, data=login_data)

# 使用登录后的 session 对象进行后续请求
response = session.get("https://example.com/protected_page")

使用多线程或多进程：可以提高爬虫的抓取速度，但需要注意不要过度使用，以免被封禁。
分布式爬虫：可以使用分布式爬虫技术，将爬虫任务分配到多台服务器上执行，降低单个服务器的压力。

请注意，爬虫行为应遵守目标网站的 robots.txt 文件和相关法律法规。在进行爬虫开发时，请确保自己的行为合法合规。

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