行业门户网站推广,100种班服设计图,软件开发平台是指什么,鄂州网站制作哪家好反爬虫机制与反爬虫技术一 1、网络爬虫的法律与道德问题2、反爬虫机制与反爬虫技术2.1、User-Agent伪装2.2、代理IP2.3、请求频率控制2.4、动态页面处理2.5、验证码识别3、反爬虫案例：豆瓣电影Top250爬取3.1、爬取目标3.2、库（模块）简介3.3、翻页分析3.4、发送请求3.5、提取… 反爬虫机制与反爬虫技术一 1、网络爬虫的法律与道德问题2、反爬虫机制与反爬虫技术2.1、User-Agent伪装2.2、代理IP2.3、请求频率控制2.4、动态页面处理2.5、验证码识别 3、反爬虫案例：豆瓣电影Top250爬取3.1、爬取目标3.2、库（模块）简介3.3、翻页分析3.4、发送请求3.5、提取与解析数据3.5.1、使用BeautifulSoup库3.5.2、使用lxml与XPath库 3.6、案例调试3.7、案例测试 4、如何使用Excel打开CSV 1、网络爬虫的法律与道德问题 网络爬虫在使用过程中需要注意法律和道德问题。以下是一些常见的问题：
合法性： 爬虫的行为必须遵守相关法律法规，尊重网站的隐私权和知识产权。不得未经授权地访问和抓取受保护的网页内容访问频率： 爬虫应该合理设置访问频率，避免对网站服务器造成过大负载或影响其他用户的正常访问数据使用： 抓取到的数据应该按照法律和道德准则进行合法和合理的使用，遵守数据保护和隐私规定在使用网络爬虫时，应当遵守相关规定并尊重网站的权益和用户的隐私
2、反爬虫机制与反爬虫技术
2.1、User-Agent伪装
User-Agent能够通过服务器识别出用户的操作系统及版本、CPU类型、浏览器类型及版本等
一些网站会设置User-Agent白名单，只有在白名单范围内的请求才可以正常访问
因此，在我们爬虫时，需要设置User-Agent伪装成一个浏览器HTTP请求，通过修改User-Agent，可以模拟不同的浏览器或设备发送请求，从而绕过一些简单的反爬虫机制
2.2、代理IP
一些网站通常会根据IP地址来判断请求的合法性，如果同一个IP地址频繁请求，就会被认为是爬虫。使用IP代理可以隐藏真实的IP地址，轮流使用多个IP地址发送请求，可以增加爬虫的隐匿性
代理IP是指通过中间服务器转发网络请求的技术。在爬虫中，使用代理IP可以隐藏真实的访问源，防止被目标网站封禁或限制访问
代理分为正向代理和反向代理。正向代理是由客户端主动使用代理服务器来访问目标网站，反向代理是目标网站使用代理服务器来处理客户端的请求
代理IP的优缺点有：
优点： 隐藏真实的访问源，保护个人或机构的隐私和安全绕过目标网站的访问限制，如IP封禁、地区限制等分散访问压力，提高爬取效率和稳定性收集不同地区或代理服务器上的数据，用于数据分析和对比 缺点： 代理IP的质量参差不齐，有些代理服务器可能不稳定、速度慢或存在安全风险一些目标网站会检测和封禁常用的代理IP，需要不断更换和验证代理IP的可用性使用代理IP可能增加网络请求的延迟和复杂性，需要合理配置和调整爬虫程序使用代理IP需要遵守相关法律法规和目标网站的使用规则，不得进行非法活动或滥用代理IP服务 亮数据代理IP：https://www.bright.cn/locations
2.3、请求频率控制
频繁的请求会给网站带来较大的负担，并影响网站的正常运行，因此，网站通常会设置请求频率限制。Python中的time库可以用来控制请求的时间间隔，避免过于频繁的请求
2.4、动态页面处理
一些网站为了防止爬虫，使用了JavaScript来动态生成页面内容，这对于爬虫来说是一个挑战。Python中的Selenium库可以模拟浏览器的行为，执行JavaScript代码，从而获取动态生成的内容
例如在进行数据采集时，很多网站需要进行登录才能获取到目标数据，这时可以使用Selenium库进行模拟登录进行处理
2.5、验证码识别
一些网站为了防止爬虫，会在登录或提交表单时添加验证码。随着反爬的不断发展，逐渐出现了更多复杂的验证码，例如：内容验证码、滑动验证码、图片拼接验证码等
Python提供了一些强大的图像处理库，例如Pillow、OpenCV等，可以用来自动识别验证码，从而实现自动化爬取
3、反爬虫案例：豆瓣电影Top250爬取 本案例将使用User-Agent伪装、代理IP、请求频率控制反爬虫技术，动态页面处理和验证码识别将在后续的文章中使用
3.1、爬取目标
豆瓣电影Top250排行榜
爬取字段： 排名、电影名、评分、评价人数、制片国家、电影类型、上映时间、主演、影片链接
结果展示： 豆瓣：https://www.douban.com/
豆瓣电影：https://movie.douban.com/
豆瓣电影Top250：https://movie.douban.com/top250 3.2、库（模块）简介
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
import re
import time相关模块的详细介绍及使用见文章：Python网络爬虫基本库
3.3、翻页分析 通过观察浏览器地址栏，发现页面间网址存在如下规律：
第1页：https://movie.douban.com/top250?start=0filter=
第2页：https://movie.douban.com/top250?start=25filter=
第3页：https://movie.douban.com/top250?start=50filter=
… …
# 构造每页的网页链接
urls = [rf'https://movie.douban.com/top250?start={str(i * 25)}filter=' for i in range(10)]3.4、发送请求
def get_html_str(url: str):# 请求头模拟浏览器headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}# 代理IPproxies = {"http": "http://183.134.17.12:9181"}# 发送请求resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)# 获取网页源代码html_str = resp.content.decode()return html
