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了解实在智能RPA机器人之后,你知道爬虫与反爬虫原理是什么吗?

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爬虫:使用任何技术手段,批量获取网站信息的一种方式。

反爬虫: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

爬虫与反爬虫.jpeg 

常见的反爬虫机制

通过UA 识别爬虫 有些爬虫的UA是特殊的,与正常浏览器的不一样,可通过识别特征UA,直接封掉爬虫请求。设置IP访问频率,如果超过一定频率,弹出验证码 如果输入正确的验证码,则放行,如果没有输入,则拉入禁。止一段时间,如果超过禁爬时间,再次出发验证码,则拉入黑名单。当然根据具体的业务,为不同场景设置不同阈值,比如登陆用户和非登陆用户,请求是否含有refer。

通过并发识别爬虫 有些爬虫的并发是很高的,统计并发最高的IP,加入黑名单(或者直接封掉爬虫IP所在C段)

请求的时间窗口过滤统计 爬虫爬取网页的频率都是比较固定的,不像人去访问网页,中间的间隔时间比较无规则,所以我们可以给每个IP地址建立一个时间窗口,记录IP地址最近12次访问时间,每记录一次就滑动一次窗口,比较最近访问时间和当前时间,如果间隔时间很长判断不是爬虫,清除时间窗口,如果间隔不长,就回溯计算指定时间段的访问频率,如果访问频率超过阀值,就转向验证码页面让用户填写验证码限制单个ip/api token的访问量 比如15分钟限制访问页面180次,具体标准可参考一些大型网站的公开api,如twitter api,对于抓取用户公开信息的爬虫要格外敏感识别出合法爬虫 对http头agent进行验证,是否标记为、百度的spider,严格一点的话应该判别来源IP是否为、baidu的爬虫IP,这些IP在网上都可以找到。校验出来IP不在白名单就可以阻止访问内容。

蜜罐资源 爬虫解析离不开正则匹配,适当在页面添加一些正常浏览器浏览访问不到的资源,一旦有ip访问,过滤下头部是不是搜素引擎的蜘蛛,不是就可以直接封了。比如说隐式链接。

破解反爬虫机制的几种方法

策略1:设置下载延迟,比如数字设置为5秒,越大越安全

策略2:禁止Cookie,某些网站会通过Cookie识别用户身份,禁用后使得服务器无法识别爬虫轨迹

策略3:使用user agent池。也就是每次发送的时候随机从池中选择不一样的浏览器头信息,防止暴露爬虫身份

策略4:使用IP池,这个需要大量的IP资源,可以通过抓取网上免费公开的IP建成自有的IP代理池。

策略5:分布式爬取,这个是针对大型爬虫系统的,实现一个分布式的爬虫,主要为以下几个步骤: 1、基本的http抓取工具,如scrapy; 2、避免重复抓取网页,如Bloom Filter; 3、维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列; 4、将分布式队列和Scrapy的结合; 5、后续处理,网页析取(如python-goose),存储(如Mongodb)。

策略6:模拟登录—浏览器登录的爬取 设置一个cookie处理对象,它负责将cookie添加到http请求中,并能从http响应中得到cookie,向网站登录页面发送一个请求Request, 包括登录url,POST请求的数据,Http header利用urllib2.urlopen发送请求,接收WEB服务器的Response。

这个问题我就简单的说到这里了,有需要代理IP的可以去试试代理云的,我做爬虫业务用真的很好用:独家资源适合长期爬虫业务,IP并发大,API不限调用频率,海量提取,产品安全稳定,支持http,https,sk5三大协议,适合爬虫(舆情、电商、短视频),抢购,seo等多种业务


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