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使用Selenium和stealth.min.js模拟浏览器特性以隐藏爬虫身份并防止反爬措施的测试效果良好

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简介:
本项目利用Selenium结合stealth.min.js库,有效模拟真实用户行为,隐藏爬虫特征,成功规避网站反爬机制,提升了数据抓取的成功率和效率。 对于爬虫新手来说,遇到网站反爬机制是一个常见的问题。当尝试访问某些网页时,可能会被返回无效内容或跳转到劝退页面。为了解决这个问题并帮助需要的人,这里提供一种方法来绕过这些障碍。 调用代码如下: ```python from selenium import webdriver # 初始化Chrome浏览器,并传入选项参数(可以自定义) bb = webdriver.Chrome(options=option) # 将防爬虫的JavaScript文件加载到新文档中 with open(stealth.min.js, r) as f: js = f.read() bb.execute_cdp_cmd(Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument, {source: js}) # 设置目标URL,这里需要填入具体的网址 url = bb.get(url) # 等待页面加载完成(可以根据实际情况调整等待时间) time.sleep(15) # 设置编码格式为UTF-8,并获取当前网页源代码 bb.encoding = utf-8 content = bb.page_source print(content) ``` 这段代码可以帮助新手解决一些常见的反爬问题,但请确保在使用此方法时遵守网站的使用条款和法律法规。如果有更好的解决方案或遇到任何问题,请随时联系社区中的其他成员交流讨论。

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客服
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  • 使Seleniumstealth.min.js
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    本项目利用Selenium结合stealth.min.js库,有效模拟真实用户行为,隐藏爬虫特征,成功规避网站反爬机制,提升了数据抓取的成功率和效率。 对于爬虫新手来说,遇到网站反爬机制是一个常见的问题。当尝试访问某些网页时,可能会被返回无效内容或跳转到劝退页面。为了解决这个问题并帮助需要的人,这里提供一种方法来绕过这些障碍。 调用代码如下: ```python from selenium import webdriver # 初始化Chrome浏览器,并传入选项参数(可以自定义) bb = webdriver.Chrome(options=option) # 将防爬虫的JavaScript文件加载到新文档中 with open(stealth.min.js, r) as f: js = f.read() bb.execute_cdp_cmd(Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument, {source: js}) # 设置目标URL,这里需要填入具体的网址 url = bb.get(url) # 等待页面加载完成(可以根据实际情况调整等待时间) time.sleep(15) # 设置编码格式为UTF-8,并获取当前网页源代码 bb.encoding = utf-8 content = bb.page_source print(content) ``` 这段代码可以帮助新手解决一些常见的反爬问题,但请确保在使用此方法时遵守网站的使用条款和法律法规。如果有更好的解决方案或遇到任何问题,请随时联系社区中的其他成员交流讨论。
  • selenium对抗
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    本文章介绍了如何隐藏Selenium的特征,以便在进行网络数据采集时有效应对网站设置的反爬虫机制。读者将学习到技术手段来规避常见的检测方法,确保顺利抓取所需信息。 反反爬虫措施包括隐藏Selenium的特征以规避检测。这通常涉及到模拟人类用户的浏览行为,比如调整浏览器设置、使用扩展插件或者更改请求头等方法来伪装脚本操作,从而使自动化工具更难以被识别为非自然访问。这些技术可以帮助提高数据抓取任务的成功率和效率。
  • 使SeleniumPython功能
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    本项目利用Python编程语言和Selenium库创建了一个智能爬虫,能够模拟真实用户操作以获取网页数据,增强了数据采集的灵活性与实效性。 使用Python的selenium库可以模拟浏览器操作来访问百度首页并进行搜索。通过这种方式,我们可以自动化地完成一系列网页浏览任务。
  • 使Python伪装进行
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    本教程介绍如何利用Python编写代码来模拟不同浏览器访问网站,帮助开发者有效绕过简单的反爬措施,获取所需数据。 在Python爬虫开发过程中,经常会遇到一些网站为了防止自动化访问而设置反爬机制的情况。当请求次数过多时,这些网站可能会封禁IP地址。为了解决这个问题并继续进行有效的数据抓取工作,可以采取模拟浏览器的方式来执行任务。 首先需要理解为何要伪装成浏览器:许多网站通过检查`User-Agent`头信息来判断是否是真正的用户访问而非爬虫程序的自动化操作。因此,在向服务器发送请求时添加真实的`User-Agent`字符串可以帮助我们避开一些简单的反爬机制。一个基本的方法是从浏览器开发者工具中获取实际使用的`User-Agent`,然后将其加入到Python代码中的HTTP请求头里。 示例代码如下: ```python import requests url = https://www.baidu.com headers = { User-Agent: (Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36) } response = requests.get(url=url, headers=headers) print(response.text) ``` 然而,仅仅设置`User-Agent`可能还不足以完全模拟浏览器的行为。为了更全面地伪装成真正的用户访问行为,可以考虑添加更多的请求头信息,并且在每次发送请求时随机选择不同的`User-Agent`字符串来避免被服务器识别出规律性。 进一步改进的示例代码如下: ```python import requests import random url = https://www.baidu.com headers_lists = ( (Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36), Mozilla/4.0(compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0), (Opera/9.80 (Android 2.3.4; Linux; Opera Mobi/adr-1107051709; U; zh-cn) Presto/2.8.149 Version/11.10), Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1, (Mozilla/5.0 (Android; Linux armv7l; rv:5.0) Gecko/Firefox/5.0 fennec/5.0), ) response = requests.get(url=url, headers={User-Agent: random.choice(headers_lists)}) print(response.text) ``` 除了上述方法之外,还可以使用代理IP、设置请求间隔时间以及随机生成Cookies等策略来进一步提高爬虫的隐蔽性和稳定性。同时遵守目标网站的`robots.txt`文件规定,并避免滥用资源是确保合法和可持续进行数据抓取工作的关键。 此外,在Python中还有许多可以使用的库帮助实现更复杂的网络爬虫功能,例如Selenium用于模拟用户交互、PyQuery或BeautifulSoup用于解析HTML文档以及Scrapy框架提供全面的支持。这些工具能够处理JavaScript渲染页面、登录验证等问题,并使我们的爬虫更加健壮和高效。 总之,在Python中通过伪装浏览器进行网页抓取是一种常见的应对反爬机制的方法,但同时也需要关注不断变化的反爬技术及合理的道德规范来确保合法且可持续的数据采集行为。
  • Python3 SeleniumChromedriver应对方法
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    本文介绍如何使用Python3结合Selenium和ChromeDriver来开发网页抓取程序,并提供解决常见的网站反爬虫策略的方法。 对于反爬虫机制严格的网站来说,它们能够识别出Selenium驱动中的JavaScript属性,并导致页面加载失败。可以通过手动启动浏览器来解决这个问题,在Windows或Mac系统中找到浏览器的执行文件并运行:`/Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --remote-debugging-port=9222` 1. 在使用Selenium之前,确保所有Chrome窗口已经关闭。 2. 初始化选项: ```python options = Options() options.add_argument(--disable-extensions) ``` 通过这种方式可以绕过一些网站的反爬虫措施。
  • Python中fakeuseragent库于伪装进行操作
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    简介:FakeUserAgent是Python的一个实用库,它能帮助开发者在编写网络爬虫时生成随机的User-Agent字符串,从而有效模拟不同浏览器和设备的行为,增加数据抓取的成功率与隐蔽性。 fake-useragent 用于伪装浏览器身份,在爬虫应用中非常有用。该项目的代码量不大,可以阅读其源码以了解 ua.random 是如何返回随机的浏览器标识的。
  • Python中Cookie
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    本文将介绍在Python编程环境中,网站为了防止爬虫抓取数据而采取的各种针对Cookies的防范机制及其实现方式。 Cookies的处理作用是保存客户端的相关状态,在爬虫遇到cookie反爬的情况下如何应对? 手动处理:在抓包工具中捕获cookie,并将其封装到headers中。 应用场景:当cookie没有有效时间限制且不是动态变化时。 自动处理:使用session机制。 应用场景:适用于动态变化的cookie。 session对象与requests模块用法几乎一致,如果请求过程中产生了新的cookie并且该请求通过session发起,则新产生的cookie会被自动存储在session中。 案例: 爬取雪球网中的新闻资讯数据。 获取一个sessi...
  • 基于无头:利Chrome实现无头
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    本文章介绍了如何使用无头浏览器技术结合Chrome来创建高效的网络爬虫,旨在帮助读者掌握在不打开实际浏览器窗口的情况下进行网页抓取的方法和技巧。 无头爬虫 :ghost: 使用无头浏览器(Chrome)实现的搜寻器。产品特点包括使用用户提供的extractContent函数对网站进行内容提取,并根据filterLink和onResult指示遵循观察到的URL。支持配置并发数,且尊重可配置的规则。 用法示例: ```javascript import puppeteer from puppeteer; import { createHeadlessCrawler } from headless-crawler; const main = async () => { const browser = await puppeteer.launch(); // 请参阅配置文档。 const headlessCrawler = createHeadlessCrawler({ onResult: (resource) => { console.log(resource.content.title); } }); }; ```
  • 使Selenium进行Python京东登录(一)
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    本教程介绍如何利用Python的Selenium库实现自动化爬取网页数据,并通过具体示例展示如何模拟登录京东网站。 1. 导入所需的库: ```python import time from selenium import webdriver ``` 2. 获取与Chrome浏览器版本相匹配的驱动程序`chromedriver.exe`,并将其放置在Anaconda3安装路径下的Scripts文件夹中(例如:C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts)。 3. 初始化webdriver: ```python # 获取驱动 driver = webdriver.Chrome() 4. 将浏览器窗口最大化: ```python # 将窗口最大化 driver.maximize_window() ``` 注意,上述代码中省略了具体的文件路径和环境变量配置步骤。这些操作需要根据实际的电脑系统进行相应调整。