最近在學爬蟲時發(fā)現(xiàn)許多網(wǎng)站都有自己的反爬蟲機制，這讓我們沒法直接對想要的數(shù)據(jù)進行爬取，于是了解這種反爬蟲機制就會幫助我們找到解決方法。

常見的反爬蟲機制有判別身份和IP限制兩種，下面我們將一一來進行介紹。

（一） 判別身份

首先我們看一個例子，看看到底什么時候反爬蟲。

我們還是以 豆瓣電影榜top250（https://movie.douban.com/top250） 為例。

import requests

# 豆瓣電影榜top250的網(wǎng)址url = ‘https://movie.douban.com/top250’# 請求與網(wǎng)站的連接res = requests.get（url）# 打印獲取的文本print（res.text）

這是段簡單的請求與網(wǎng)站連接并打印獲取數(shù)據(jù)的代碼，我們來看看它的運行結(jié)果。

我們可以發(fā)現(xiàn)我們什么數(shù)據(jù)都沒有獲取到，這就是由于這個網(wǎng)站有它的身份識別功能，把我們識別為了爬蟲，拒絕為我們提供數(shù)據(jù)。不管是瀏覽器還是爬蟲訪問網(wǎng)站時都會帶上一些信息用于身份識別。而這些信息都被存儲在一個叫請求頭（request headers） 的地方。而這個請求頭中我們只需要了解其中的一個叫user-agent（用戶代理） 的就可以了。user-agent里包含了操作系統(tǒng)、瀏覽器類型、版本等信息，通過修改它我們就能成功地偽裝成瀏覽器。

下面我們來看怎么找這個user-agent吧。

首先得打開瀏覽器，隨便打開一個網(wǎng)站，再打開開發(fā)者工具。

再點擊network標簽，接著點第一個請求，再找到Request Headers，最后找到user-agent字段。（有時候可能點擊network標簽后是空白的，這時候刷新下網(wǎng)頁就好啦！）

找到請求頭后，我們只需要把他放進一個字典里就好啦，具體操作見下面代碼。

import requests

# 復制剛才獲取得請求頭headers = { ‘user-agent’：‘Mozilla/5.0 （Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6） AppleWebKit/537.36 （KHTML， like Gecko） Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36’}# 豆瓣電影榜top250的網(wǎng)址url = ‘https://movie.douban.com/top250’# 請求與網(wǎng)站的連接res = requests.get（url， headers=headers）# 打印獲取的文本print（res.text）

現(xiàn)在我們再來看部分輸出結(jié)果。

我們可以發(fā)現(xiàn)已經(jīng)將該網(wǎng)站的HTML文件全部爬取到了，至此第一種方法就將完成了。下面我們來看第二種方法。

（二） IP限制

IP（Internet Protocol） 全稱互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議地址，意思是分配給用戶上網(wǎng)使用的網(wǎng)際協(xié)議的設備的數(shù)字標簽。它就像我們身份證號一樣，只要知道你的身份證號就能查出你是哪個人。

當我們爬取大量數(shù)據(jù)時，如果我們不加以節(jié)制地訪問目標網(wǎng)站，會使網(wǎng)站超負荷運轉(zhuǎn)，一些個人小網(wǎng)站沒什么反爬蟲措施可能因此癱瘓。而大網(wǎng)站一般會限制你的訪問頻率，因為正常人是不會在 1s 內(nèi)訪問幾十次甚至上百次網(wǎng)站的。所以，如果你訪問過于頻繁，即使改了 user-agent 偽裝成瀏覽器了，也還是會被識別為爬蟲，并限制你的 IP 訪問該網(wǎng)站。

因此，我們常常使用 time.sleep（） 來降低訪問的頻率，比如上一篇博客中的爬取整個網(wǎng)站的代碼，我們每爬取一個網(wǎng)頁就暫停一秒。

import requestsimport timefrom bs4 import BeautifulSoup

# 將獲取豆瓣電影數(shù)據(jù)的代碼封裝成函數(shù)def get_douban_movie（url）：# 設置反爬蟲的請求頭 headers = {‘user-agent’：‘Mozilla/5.0 （Windows NT 10.0; Win64; x64） AppleWebKit/537.36 （KHTML， like Gecko） Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36’ }

# 請求網(wǎng)站的連接 res = requests.get（‘https://movie.douban.com/top250’， headers=headers）# 將網(wǎng)站數(shù)據(jù)存到BeautifulSoup對象中 soup = BeautifulSoup（res.text，‘html.parser’）# 爬取網(wǎng)站中所有標簽為‘div’，并且class=‘pl2’的數(shù)據(jù)存到Tag對象中 items = soup.find_all（‘div’， class_=‘hd’）for i in items：# 再篩選出所有標簽為a的數(shù)據(jù) tag = i.find（‘a(chǎn)’）# 只讀取第一個class=‘title’作為電影名 name = tag.find（class_=‘title’）.text# 爬取書名對應的網(wǎng)址 link = tag［‘href’］ print（name，link）

url = ‘https://movie.douban.com/top250？start={}&filter=’# 將所有網(wǎng)址信息存到列表中urls = ［url.format（num*25） for num in range（10）］for item in urls： get_douban_movie（item）# 暫停 1 秒防止訪問太快被封 time.sleep（1）

至此兩種比較簡單的應對反爬蟲方法就講完啦，希望能對大家有所幫助，如果有問題，請及時給予我指正，感激不盡！

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_41564422/article/details/104212511

（版權(quán)歸原作者所有，侵刪）

編輯：jq