• 常规反爬复习总结


    一.常见基于身份识别进行反爬

    1通过headers字段来反爬

    headers中有很多字段, 这些字段都有可能会被对方服务器拿过来进行判断是否为爬虫

    1.1通过headers中的User-Agent字段来反爬

    ●反爬原理:爬虫默认情况下没有User-Agent, 而是使用模块默认设置

    ●解决方法:请求之前添加User-Agent即可;更好的方式是使用User-Agent池来解决 (收集- 堆User-Agent的方式,或者是使用fake库随机生成User -Agent)

    1.2通过referer字段或者是其他字段来反爬

    ●反爬原理:爬虫默认情况下不会带上referer字段, 服务器端通过判断请求发起的源头,以此判断请求是否合法

    ●解决方法:添加referer字段

    1.3通过cookie来反爬

    ●反爬原因:通过检查cookies来查看发起请求的用户是否具备相应权限,以此来进行反爬●解决方案:进行模拟登陆,成功获取cookies之后在进行数据爬取

    2.通过请求参数来反爬

    请求参数的获取方法有很多,向服务器发送请求,很多时候需要携带请求参数,通常服务器端可以通过检查请求参数是否正确来判断是否为爬虫

    2.1通过从html静态文件中获取请求数据(github登录数据)

    ●反爬原因:通过增加获取请求参数的难度进行反爬

    ●解决方案:仔细分析抓包得到的每-个包,搞清楚请求之间的联系

    2.2通过发送请求获取请求数据

    ●反爬原因:通过增加获取请求参数的难度进行反爬

    ●解决方案:仔细分析抓包得到的每一个包,搞清楚请求之间的联系,搞清楚请求参数的来源

    2.3通过js生成请求参数

    ●反爬原理: js生成了请求参数

    ●解决方法:分析js,观察加密的实现过程,通过js2py获取js的执行结果,或者使用selenium来实现

    2.4通过验证码来反爬

    ●反爬原理:对方服务器通过弹出验证码强制验证用户浏览行为

    ●解决方法:打码平台或者是机器学习的方法识别验证码,其中打码平台廉价易用,更值得推荐

    二.常见基于爬虫行为进行反爬

    1基于请求频率或总请求数量

    爬虫的行为 与普通用户有着明显的区别,爬虫的请求频率与请求次数要远高于普通用户

    1.1通过请求ip/账号单位时间内总请求数量进行反爬

    ●反爬原理:正常浏览器请求网站,速度不会太快,同一个ip/账号大量请求了对方服务器,有更大的可能性会被识别为爬虫

    ●解决方法:对应的通过购买高质量的ip的方式能够解决问题/购买个多账号

    1.2通过同一ip/账号请求之间的间隔进行反爬

    ●反爬原理:正常人操作浏览器浏览网站,请求之间的时间间隔是随机的,而爬虫前后两个请求之间时间间隔通常比较固定同时时间间隔较短,因此可以用来做反爬

    ●解决方法:请求之间进行随机等待,模拟真实用户操作,在添加时间间隔后,为了能够高速获取数据,尽量使用代理池,如果是账号,则将账号请求之间设置随机休眠

    1.3通过对请求ip/账号每天请求次数设置阈值进行反爬

    ●反爬原理:正常的浏览行为,其-天的请求次数是有限的,通常超过某一个值,服务器就会拒绝响应

    ●解决方法:对应的通过购买高质量的ip的方法/多账号,同时设置请求间随机休眠

    2根据爬取行为进行反爬,通常在爬取步骤上做分析

    2.1通过js实现跳转来反爬

    ●反爬原理: js实现页面跳转,无法在源码中获取下-页url

    ●解决方法:多次抓包获取条状url, 分析规律

    2.2通过蜜罐(陷阱)获取爬虫ip(或者代理ip),进行反爬

    ●反爬原理:在爬虫获取链接进行请求的过程中,爬虫会根据正则,xpath, css等方式进行后续链接的提取,此时服务器端可以设置-个陷阱url, 会被提取规则获取,但是正常用户无法获取,这样就能有效的区分爬虫和正常用户

    ●解决方法:完成爬虫的编写之后,使用代理批量爬取测试/仔细分析响应内容结构,找出页面中存在的陷阱

    2.3通过假数据反爬

    ●反爬原理:向返回的响应中添加假数据污染数据库,通常假数据不会被正常用户看到

    ●解决方法:长期运行,核对数据库中数据同实际页面中数据对应情况,如果存在问题/仔细分析响应内容

    2.4阻塞任务队列

    ●反爬原理:通过生成大量垃圾url,从而阻塞任务队列,降低爬虫的实际工作效率

    ●解决方法:观察运行过程中请求响应状态/仔细分析源码获取垃圾url生成规则,对URL进行过滤

    2.5阻塞网络I0

    ●反爬原理:发送请求获取响应的过程实际上就是下载的过程,在任务队列中混入-个大文件的url, 当爬虫在进行该请求时将会占用网络io,如果是有多线程则会占用线程

    ●解决方法:观察爬虫运行状态/多线程对请求线程计时/发送请求前

    2.6运维平台综合审计

    ●反爬原理:通过运维平台进行综合管理,通常采用复合型反爬虫策略,多种手段同时使用

    ●解决方法:仔细观察分析,长期运行测试目标网站,检查数据采集速度,多方面处理

    三.常见基于数据加密进行反爬

    1 对响应中含有的数据进行特殊化处理

    通常的特殊化处理主要指的就是css数据偏移/自定义字体/数据加密/数据图片/特殊编码格式等

    1.1通过自定义字体来反爬如:猫眼电影 

    ●反爬思路:使用自有字体文件

    ●解决思路:切换到手机版/解析字体文件进行翻译

    1.2通过css偏移+雪碧图来反爬,如:猫眼,去哪儿

    ●反爬思路:源码数据不为真正数据,需要通过css位移才能产生真正数据

    ●解决思路:计算css的偏移

    1.3通过js动态生成数据进行反爬

    ●反爬原理:通过js动态生成

    ●解决思路:解析关键js, 获得数据生成流程,模拟生成数据

    1.4通过数据图片化反爬

    ●如58同城短租

    ●解决思路:通过使用图片解析引擎从图片中解析数据

    1.5通过编码格式进行反爬

    ●反爬原理:不适用默认编码格式,在获取响应之后通常爬虫使用utf-8格式进行解码,此时解码结果将会是乱码或者报错

    ●解决思路:根据源码进行多格式解码,或者真正的解码格式

    小结

    ●掌握常见的反爬手段、原理以及应对思路

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