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                **1. 基于請求頻率或總請求數量進行反爬** 爬蟲的行為與普通用戶有著明顯的區別,爬蟲的請求頻率與請求次數要遠高于普通用戶。 * 通過請求ip/賬號單位時間內總請求數量進行反爬 * 反爬原理:正常瀏覽器請求網站,速度不會太快,同一個ip/賬號大量請求了對方服務器,有更大的可能性會被識別為爬蟲 * 解決方法:對應的通過購買高質量的ip的方式能夠解決問題/購買個多賬號 * 通過同一ip/賬號請求之間的間隔進行反爬 * 反爬原理∶正常人操作瀏覽器瀏覽網站,請求之間的時間間隔是隨機的,而爬蟲前后兩個請求之間時間間隔通常比較固定同時時間間隔較短,因此可以用來做反爬 * 解決方法∶請求之間進行隨機等待,模擬真實用戶操作,在添加時間間隔后,為了能夠高速獲取數據,盡量使用代理池,如果是賬號,則將賬號請求之間設置隨機休眠 * 通過對請求ip/賬號每天請求次數設置閾值進行反爬 * 反爬原理:正常的瀏覽行為,其一天的請求次數是有限的,通常超過某一個值,服務器就會拒絕響應 * 解決方法:對應的通過購買高質量的ip的方法/多賬號,同時設置請求間隨機休眠 **2. 根據爬取行為進行反爬,通常在爬取步驟上做分析** * 通過js實現跳轉來反爬 * 反爬原理:js實現頁面跳轉,無法在源碼中獲取下一頁url。 * 解決方法:多次抓包獲取條狀url,分析規律 * 通過蜜罐(陷阱)獲取爬蟲ip(或者代理ip),進行反爬 * 反爬原理:在爬蟲獲取鏈接進行請求的過程中,爬蟲會根據正則,xpath,css等方式進進行后續鏈接的提取,此時服務器端可以設置一個陷阱url,會被提取規則獲取,但是正常用戶無法獲取,這樣就能有效的區分爬蟲和正常用戶 * 解決方法:完成爬蟲的編寫之后,使用代理批量爬取測試/仔細分析響應內容結構,找出頁面中存在的陷阱 * 通過假數據反爬 * 反爬原理:向返回的響應中添加假數據污染數據庫,通常家屬劇不會被正常用戶看到 * 解決方法:長期運行,核對數據庫中數據同實際頁面中數據對應情況,如果存在問題/仔細分析響應內容 * 阻塞任務隊列 * 反爬原理:通過生成大量垃圾url,從而阻塞任務隊列,降低爬蟲的實際工作效率 * 解決方法:觀察運行過程中請求響應狀態/仔細分析源碼獲取垃圾url生成規則,對URL進行過濾 * 阻塞網絡IO * 反爬原理:發送請求獲取響應的過程實際上就是下載的過程,在任務隊列中混入一個大文件的url,當爬蟲在進行該請求時將會占用網絡io,如果是有多線程則會占用線程 * 解決方法:觀察爬蟲運行狀態/多線程對請求線程計時/發送請求錢 * 運維平臺綜合審計 * 反爬原理:通過運維平臺進行綜合管理,通常采用復合型反爬蟲策略,多種手段同時使用 * 解決方法:仔細觀察分析,長期運行測試目標網站,檢查數據采集速度,多方面處理
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