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爬蟲是什么?淺談爬蟲及繞過網站反爬取機制

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  爬蟲是什么呢,簡單而片面的說,爬蟲就是由計算機自動與服務器交互獲取數據的工具。爬蟲的最基本就是get一個網頁的源代碼數據,如果更深入一些,就會出現和網頁進行POST交互,獲取服務器接收POST請求后返回的數據。一句話,爬蟲用來自動獲取源數據,至于更多的數據處理等等是后續的工作,這篇文章主要想談談爬蟲獲取數據的這一部分。爬蟲請注意網站的Robot.txt文件,不要讓爬蟲違法,也不要讓爬蟲對網站造成傷害。

  反爬及反反爬概念的不恰當舉例

  基于很多原因(如服務器資源,保護數據等),很多網站是限制了爬蟲效果的。

  考慮一下,由人來充當爬蟲的角色,我們怎么獲取網頁源代碼?最常用的當然是右鍵源代碼。

  網站屏蔽了右鍵,怎么辦?

  拿出我們做爬蟲中最有用的東西 F12(歡迎討論)

  同時按下F12就可以打開了(滑稽)

  源代碼出來了!!

  在把人當作爬蟲的情況下,屏蔽右鍵就是反爬取策略,F12就是反反爬取的方式。

  講講正式的反爬取策略

  事實上,在寫爬蟲的過程中一定出現過沒有返回數據的情況,這種時候也許是服務器限制了UA頭(user-agent),這就是一種很基本的反爬取,只要發送請求的時候加上UA頭就可以了…是不是很簡單?

  其實一股腦把需要不需要的Request Headers都加上也是一個簡單粗暴的辦法……

  有沒有發現網站的驗證碼也是一個反爬取策略呢?為了讓網站的用戶能是真人,驗證碼真是做了很大的貢獻。隨驗證碼而來的,驗證碼識別出現了。

  說到這,不知道是先出現了驗證碼識別還是圖片識別呢?

  簡單的驗證碼現在識別起來是非常簡單的,網上有太多教程,包括稍微進階一下的去噪,二值,分割,重組等概念。可是現在網站人機識別已經越發的恐怖了起來,比如這種:

  簡單講述一下去噪二值的概念

  將一個驗證碼

變成

就是二值,也就是將圖片本身變成只有兩個色調,例子很簡單,通過python PIL庫里的

  Image.convert("1")

  就能實現,但如果圖片變得更為復雜,還是要多思考一下,比如

如果直接用簡單方式的話 就會變成

思考一些這種驗證碼應該怎么識別?這種時候 去噪 就派上了用處,根據驗證碼本身的特征,可以計算驗證碼的底色和字體之外的RGB值等,將這些值變成一個顏色,將字體留出。示例代碼如下,換色即可

  for x in range(0,image.size[0]):

  for y in range(0,image.size[1]):

  # print arr2[x][y]

  if arr[x][y].tolist()==底色:

  arr[x][y]=0

  elif arr[x][y].tolist()[0] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[1] in range(200,256) and arr[x][y].tolist()[2] in range(200,256):

  arr[x][y]=0

  elif arr[x][y].tolist()==[0,0,0]:

  arr[x][y]=0

  else:

  arr[x][y]=255

  arr是由numpy得到的,根據圖片RGB值得出的矩陣,讀者可以自己嘗試完善代碼,親自實驗一下。

  細致的處理之后圖片可以變成

識別率還是很高的。

  在驗證碼的發展中,還算清晰的數字字母,簡單的加減乘除,網上有輪子可以用,有些難的數字字母漢字,也可以自己造輪子(比如上面),但更多的東西,已經足夠寫一個人工智能了……(有一種工作就是識別驗證碼…)

  再加一個小提示:有的網站PC端有驗證碼,而手機端沒有…

  下一個話題!

  反爬取策略中比較常見的還有一種封IP的策略,通常是短時間內過多的訪問就會被封禁,這個很簡單,限制訪問頻率或添加IP代理池就OK了,當然,分布式也可以…

  IP代理池->左轉Google右轉baidu,有很多代理網站,雖然免費中能用的不多 但畢竟可以。

  還有一種也可以算作反爬蟲策略的就是異步數據,隨著對爬蟲的逐漸深入(明明是網站的更新換代!),異步加載是一定會遇見的問題,解決方式依然是F12。以不愿透露姓名的網易云音樂網站為例,右鍵打開源代碼后,嘗試搜索一下評論

  數據呢?!這就是JS和Ajax興起之后異步加載的特點。但是打開F12,切換到NetWork選項卡,刷新一下頁面,仔細尋找,沒有秘密。

  哦,對了 如果你在聽歌的話,點進去還能下載呢…

  僅為對網站結構的科普,請自覺抵制盜版,保護版權,保護原創者利益。

  如果說這個網站限制的你死死的,怎么辦?我們還有最后一計,一個強無敵的組合:selenium + PhantomJs

  這一對組合非常強力,可以完美模擬瀏覽器行為,具體的用法自行百度,并不推薦這種辦法,很笨重,此處僅作為科普。

  總結

  本文主要討論了部分常見的反爬蟲策略(主要是我遇見過的(聳肩))。主要包括 HTTP請求頭,驗證碼識別,IP代理池,異步加載幾個方面,介紹了一些簡單方法(太難的不會!),以Python為主。希望能給初入門的你引上一條路。

標簽:金華 錫林郭勒盟 定西 許昌 知識產權 贛州 海口 長治

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