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爬虫抓取时遇到反爬策略怎么办？

article 2025/2/7 22:18:38

在使用 Python 爬虫抓取数据时，经常会遇到网站的反爬虫策略。这些策略旨在限制或阻止自动化程序的访问，以保护网站资源和用户体验。以下是一些常见的反爬虫策略及其应对方法：

1. IP 封禁

反爬措施：网站监控到同一 IP 地址的请求过于频繁，将其封禁。 应对策略：

使用 代理 IP：在请求中随机切换 IP，可以使用代理池或付费代理服务。
使用 分布式爬取：利用多台机器或云计算平台，从不同地理位置发起请求。

2. 用户代理限制

反爬措施：网站依赖用户代理（User-Agent）判断请求的来源。 应对策略：

在请求头中设置假冒的用户代理字符串，模拟真实用户行为。可以使用 fake_useragent 库生成随机的 User-Agent。

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}
response = requests.get('https://example.com', headers=headers)

3. 验证码

反爬措施：网站使用验证码来防止机器访问。 应对策略：

手动输入验证码是最简单的方式。复杂的方式是通过 OCR 技术识别文本，但这通常涉及法律风险和技术挑战。

4. 请求频率限制

反爬措施：限制在规定时间内的请求次数。 应对策略：

使用 时间延迟，避免频繁请求。可以在每次请求之间设置随机的延时。

import time
import random

def fetch_with_delay(url, delay_min=1, delay_max=3):
    response = requests.get(url)
    sleep_time = random.uniform(delay_min, delay_max)  # 随机延迟
    time.sleep(sleep_time)

5. 动态内容加载

反爬措施：使用 JavaScript 异步加载数据，使传统爬虫无法抓取。 应对策略：

使用 Selenium 或 Puppeteer 等工具，模拟浏览器行为抓取动态内容。

Python复制

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')
element = driver.find_element_by_id('target-element-id')
data = element.text
driver.quit()

6. Cookie 和 Session 管理

反爬措施：网站通过设置 Cookie 或 Session ID 跟踪用户的会话状态。 应对策略：

使用 requests.Session() 对象管理整个会话期间的 Cookie 和 Header 信息。

session = requests.Session()
login_url = 'https://example.com/login'
data = {'username': 'your_username', 'password': 'your_password'}
session.post(login_url, data=data)

profile_url = 'https://example.com/profile'
response = session.get(profile_url)