python爬虫实战入门总结及反反爬虫的补充

反反爬虫补充

为了更好的伪装成浏览器，增强爬虫的生命力，入门阶段常用的方法就是：设置headers、添加睡眠时间和使用代理ip这三种。设置headers就是让网站服务器认为爬虫是浏览器行为；添加睡眠时间就是为了降低请求频率，请求过于频繁就会被识别出来封IP；为了避免IP被封就可以采用代理IP进行爬虫。

1.设置headers

python可以使用fake_useragent第三方库，来实现随机请求头的设置：

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}

这样每次爬虫的时候就会自动携带随机生成的User-Agent。

2.添加睡眠时间

人为浏览网页停留的时间不可能是固定值，所以像time.sleep()这种还是可能被识别出来，可是使每次睡眠的时间变成一个随机值：

import time
sleep_time = random.randint(0,2) + random.random()
time.sleep(sleep_time)

random.randint(0,2)每次取0~2之间的随机整数 ，即0，1,2；random.random()代表取0~1之间的随机小数，两个值相加，每次睡眠的时间是不超过3的随机值，当然也可以把2的值取得更大。

3.代理IP

IP就是用户上网的身份证，因特网上的每台计算机和其它设备都规定了一种地址，叫做"IP 地址"。如果爬取数据量过大或者请求过于频繁，不管什么headers设置和添加睡眠时间都就不管用了，服务器会直接识别出爬虫IP地址，直接封掉，这样就爬不到数据了。IP有免费和收费之分，免费的不稳定，收费的相对稳定比较可靠。比较著名的ip代理网站有：

国内高匿免费HTTP代理IP__第1页国内高匿www.xicidaili.com/nn/

当然还有很多类似的网站，一般进去后选择：

把IP地址和端口号保存下来，注意选择高匿IP，如果使用一般的代理ip服务器端还是能看到爬虫的真实IP。

#把从代理网站收集到的IP和端口号赋值给一个list
proxy = [
    '111.29.3.184:8080',
    '111.29.3.221:XXXX',
    '119.90.126.67:XXXX',
    '123.52.97.5:XXXX'
]
#然后设置请求头参数使其可以随机选择一个IP地址
proxies = random.choice(proxy)
#用设置好的随机IP地址去请求网页
response = requests.get(url,headers = headers,proxies = {'http':proxies})

这样，最基础的反反爬虫方法就介绍完了，继续以海投网的陕西省高校宣讲会信息爬虫为例：

import random
import time
import requests
from fake_useragent import UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup

proxy = [
    '111.29.3.184:8080',
    '111.29.3.221:XXXX',
    '119.90.126.67:XXXX',
    '123.52.97.5:XXXX'
]#输入收集到的高匿ip地址

def get_xuanjiang(url):
    headers = {'User-Agent': UserAgent().random}
    proxies = random.choice(proxy)

    response = requests.get(url,headers = headers,proxies = {'http':proxies})#使用随机的代理IP
    print(proxies)#打印目前的ip地址
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    time_sleep = random.randint(0,2)+random.random()
    time.sleep(time_sleep)
    print(time_sleep,headers)#打印随机的睡眠时间

    companys = soup.find_all('div', class_="text-success company pull-left")
    addresss = soup.find_all('a',attrs={'href': True, 'target': True, 'title': True})  # True 可以匹配任何值,如果标签中的属性是变化值就可以这样匹配
    dates = soup.find_all('span', class_='hold-ymd')
    clicks = soup.find_all('td', class_='cxxt-clicks')

    for co, ad, da, cl in zip(companys, addresss, dates, clicks):
        company = co.get_text()
        address = ad.find('span').contents  # 标签的 .contents 属性可以将标签的子节点以列表的方式输出
        if len(address) == 0:  # 判断输出的列表是否为空
            address = 'null'
        else:
            address = address[0]  # 如果不为空，列表中的第一个元素就是地址信息
        date = da.get_text()
        click = cl.get_text()
        print(company, address, date, click)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://xjh.haitou.cc/xa/after/page-{}'.format(i) for i in range(1,16)]
    for url in urls:
        s = time.time()
        get_xuanjiang(url)
        e = time.time()
        print(e-s)#打印每页爬取耗时

看看运行结果：

可以看到每次请求的ip地址是随机的，user-agent信息也是随机的，这样爬虫的生命力就得到了增强。

### ：秉着可持续和谐发展的态度，"Be a responsible web crawler" 是很有必要的，爬取数据尽量不要给人家服务器造成负担（比如：把睡眠时间加长）；不要把爬取的数据用于商业行为；不管技术有多牛，不要轻易触碰用户隐私数据。合理、合法、有节制的利用爬虫技术，要不可能给自己带来不必要的麻烦。