Python之常用反爬虫措施和解决办法的案例分析-创新互联

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这篇文章主要介绍Python之常用反爬虫措施和解决办法的案例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

一、防盗链

这次我遇到的防盗链，除了前面说的Referer防盗链，还有Cookie防盗链和时间戳防盗链。Cookie防盗链常见于论坛、社区。当访客请求一个资源的时候，他会检查这个访客的Cookie，如果不是他自己的用户的Cookie，就不会给这个访客正确的资源，也就达到了防盗的目的。时间戳防盗链指的是在他的url后面加上一个时间戳参数，所以如果你直接请求网站的url是无法得到真实的页面的，只有带上时间戳才可以。

这次的例子是天涯社区的图片分社区：

这里我们先打开开发者工具，然后任意选择一张图片，得到这个图片的链接，然后用requests来下载一下这张图片，注意带上Referer字段，看结果如何：

import requests
url = "http://img3.laibafile.cn/p/l/305989961.jpg"
headers = {
    "Referer": "http://pp.tianya.cn/",
    "UserAgent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.75 
    Safari/537.36"
}
res = requests.get(url)
with open('test.jpg', 'wb') as f:
    f.write(res.content)

我们的爬虫正常运行了，也看到生成了一个test.jpg文件，先别急着高兴，打开图片看一下：

一口老血吐了出来，竟然还有这种套路！怎么办呢？往下看！

解决办法：

既然他说仅供天涯社区用户分享，那我们也成为他的用户不就行了吗？二话不说就去注册了个账号，然后登录，再拿到登录后的Cookie：

__auc=90d515c116922f9f856bd84dd81; Hm_lvt_80579b57bf1b16bdf88364b13221a8bd=1551070001,1551157745; 
user=w=EW2QER&id=138991748&f=1; right=web4=n&portal=n; td_cookie=1580546065; __cid=CN; 
Hm_lvt_bc5755e0609123f78d0e816bf7dee255=1551070006,1551157767,1551162198,1551322367; time=ct=1551322445.235; 
__asc=9f30fb65169320604c71e2febf6; Hm_lpvt_bc5755e0609123f78d0e816bf7dee255=1551322450; __u_a=v2.2.4; 
sso=r=349690738&sid=&wsid=71E671BF1DF0B635E4F3E3E41B56BE69; 
temp=k=674669694&s=&t=1551323217&b=b1eaa77438e37f7f08cbeffc109df957&ct=1551323217&et=1553915217; 
temp4=rm=ef4c48449946624e9d7d473bc99fc5af; u_tip=138991748=0

注意：Cookie是有时效性的，具体多久就会失效我没测试。紧接着把Cookie添加到代码中，然后运行，可以看到成功把图片下载下来了：

搞了这么久才下了一张图片，我们怎么可能就这么满足呢？分析页面可知一个页面上有十五张图片，然后往下拉的时候会看到"正在加载，请稍后"：

我们立马反应过来这是通过AJAX来加载的，于是打开开发者工具查看，可以找到如下内容：

可以看到每个链接“？”前面的部分都是基本一样的，“list_”后面跟的数字表示页数，而“_=”后面这一串数字是什么呢？有经验的人很快就能意识到这是一个时间戳，所以我们来测试一下：

import time
import requests
t = time.time()*1000
url = "http://pp.tianya.cn/qt/list_4.shtml?_={}".format(t)
res = requests.get(url)
print(res.text)

运行之后得到了我们想要的结果。现在我们已经能用代码构造链接了，那我们怎么知道最多有多少页呢？我们先继续拖动滚轮下拉页面，发现出现第5页之后就没有了：

这怎么办呢？不急，我们不是已经能自己构造链接了嘛，我们可以通过改变“list”后面的数字来得到更多的页面啊。不过我自己测试的结果是最多只有15页，之后再怎么增大数字也没用了，应该是服务器做了限制，最多只给15页的数据。下图是我把数字改为16后返回的结果：

最后编写程序并运行，就能把图片下载下来了：

完整代码已上传到GitHub！

二.随机化网页源码

用display:none来随机化网页源码，有网站还会随机类和id的名字，然后再加点随机的tr和td，这样的话就增大了我们解析的难度。比如全网代理IP：

解决办法：

可以看到每个IP都是包含在一个class为“ip”的td里的，所以我们可以先定位到这个td，然后进行下一步解析。虽然这个td里面包含了很多的span标签和p标签，而且也每个标签的位置也没有什么规律，不过还是有办法解析的。方法就是把这个td里的所有文字提取出来，然后把那些前后重复的部分去除掉，最后拼接到一起就可以了，代码如下：

et = etree.HTML(html)  # html：网页源码
for n in range(1, 21):
    lst = et.xpath('//table/tbody/tr[{}]/td[1]//text()'.format(n))
    proxy = ""
    for i in range(len(lst) - 1):
        if lst[i] != lst[i + 1]:
            proxy += lst[i]
    proxy += lst[-1]
    print(proxy)

最后就能得到我们想要的数据了。不过我们得到的端口数据和网页上显示的数据是不一样的，这是因为端口数据是经过了JS混淆的，至于怎么破解，下次会分享出来。

以上是Python之常用反爬虫措施和解决办法的案例分析的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道！