爬虫请求伪装成手机App：User-Agent + Header + TLS指纹

在爬虫开发过程中，目标网站往往会通过请求特征识别 拦截非浏览器或非移动端 App 的访问请求。普通的爬虫请求因为请求头简单、TLS 指纹特征明显，很容易被反爬系统识别并封禁 IP。想要让爬虫请求完美伪装成手机 App 的正常请求，需要从三个核心维度入手：User-Agent 定制 、Header 头信息补全 、TLS 指纹模拟。本文将详细拆解这三个关键技术点，帮助开发者实现高隐蔽性的移动端 App 爬虫请求伪装。

一、核心原理：手机 App 的请求特征与爬虫伪装的必要性

手机 App 在与服务端通信时，会携带多层级的身份标识信息，这些信息是服务端判断请求合法性的重要依据：

应用标识：通过 User-Agent、AppVersion 等字段标识 App 的类型、版本、运行系统。
会话标识：通过 Cookie、Token、SessionId 等字段维持用户登录状态。
传输层特征 ：通过 TLS 握手过程中的加密套件、扩展字段等形成的TLS 指纹，标识客户端的网络环境和设备类型。

而普通爬虫请求通常只携带少量必要字段，且 TLS 指纹与手机 App 存在明显差异，很容易被反爬系统判定为 "异常请求"。通过模拟手机 App 的请求头和 TLS 指纹，可以大幅降低爬虫被识别的概率。

二、第一步：定制 User-Agent，模拟手机 App 的身份标识

User-Agent（UA） 是请求头中最核心的身份标识字段，它直接告诉服务端当前请求的客户端类型（如手机型号、操作系统、App 版本）。手机 App 的 UA 格式与浏览器 UA 差异显著，开发者需要精准复刻目标 App 的 UA 格式。

1. 手机 App UA 的常见格式

不同平台（Android/iOS）的 App UA 格式存在差异，以下是典型示例：

Android App UA 示例 ：

plaintext
复制代码
```
Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 13; Redmi K60 Build/TQ3A.230805.001) com.example.shop/3.8.2
```
格式解析：Dalvik版本 + 系统信息 + 手机型号 + App包名 + App版本号
iOS App UA 示例 ：

plaintext
复制代码
```
iOS/16.5.1 (iPhone14,3) com.example.mall/5.2.0 CFNetwork/1402.0.8 Darwin/22.5.0
```
格式解析：iOS版本 + 设备型号 + App包名 + App版本号 + 网络框架版本

2. 获取目标 App 的真实 UA

想要精准模拟，首先需要获取目标 App 的真实 UA，常用方法有两种：

抓包获取：使用 Charles、Fiddler 等抓包工具，将手机流量代理到电脑，捕获目标 App 的请求，直接从请求头中复制 UA 字段。
反编译获取 ：对于 Android App，可以通过反编译 APK 文件，在AndroidManifest.xml或代码中查找 UA 配置。

3. 爬虫中设置 UA 的实现（Python 示例）

在 Python 的requests或aiohttp库中，直接在请求头中配置定制的 UA：

python

运行

复制代码

import requests

# 模拟Android App的UA
headers = {
    "User-Agent": "Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 13; Redmi K60 Build/TQ3A.230805.001) com.example.shop/3.8.2",
}

response = requests.get("https://api.example.com/data", headers=headers)

注意事项

避免使用通用 UA 模板，必须与目标 App 的 UA 完全一致；
部分 App 会在 UA 中加入设备唯一标识（如 IMEI），需要同步模拟；
动态更新 UA，当目标 App 版本迭代时，及时更新 UA 中的版本号。

手机 App 的请求头不仅包含 UA，还会携带大量辅助标识字段，这些字段共同构成了请求的 "上下文环境"。只设置 UA 而忽略其他字段，依然会被反爬系统识别。开发者需要根据抓包结果，补全所有必要的 Header 字段。

1. 手机 App 请求头的核心字段

除了 User-Agent，以下字段是手机 App 请求中高频出现的关键字段，需要重点模拟：

字段名	作用	示例值
Host	指定目标服务器的域名和端口	`api.example.com`
Accept-Encoding	标识客户端支持的压缩格式	`gzip, deflate`
Accept-Language	标识客户端的语言偏好	`zh-CN,zh;q=0.9`
Connection	标识连接类型	`keep-alive`
AppVersion	App 版本号（部分 App 自定义字段）	`3.8.2`
DeviceId	设备唯一标识	`868888050000000`
Token	用户登录令牌	`eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...`
Referer	请求来源（部分 App 会校验）	`https://api.example.com/home`

完全复刻 ：以抓包获取的请求头为基准，一字不差地复制所有字段，包括字段的顺序（部分服务端会校验字段顺序）；
动态生成：对于 Token、DeviceId 等动态变化的字段，需要通过模拟登录或设备注册流程获取，避免使用固定值；
避免冗余：不要添加抓包结果中不存在的字段，多余的字段可能会暴露爬虫特征。

python

运行

复制代码

import requests

# 完全复刻抓包得到的手机App请求头
headers = {
    "Host": "api.example.com",
    "User-Agent": "Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 13; Redmi K60 Build/TQ3A.230805.001) com.example.shop/3.8.2",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    "Connection": "keep-alive",
    "AppVersion": "3.8.2",
    "DeviceId": "868888050000000",
    "Token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
    "Referer": "https://api.example.com/home"
}

response = requests.get("https://api.example.com/data", headers=headers)

四、第三步：模拟 TLS 指纹，突破传输层的反爬检测

即使请求头完全复刻手机 App，很多反爬系统依然能通过TLS 指纹 识别爬虫。TLS 指纹是指客户端在 TLS 握手阶段，向服务端发送的加密套件列表、扩展字段、版本号等信息的组合特征。不同的客户端（如手机 App、浏览器、Python 爬虫库）的 TLS 指纹存在显著差异。

1. TLS 指纹的反爬原理

服务端会维护一个合法客户端的 TLS 指纹库，当接收到请求时，会将客户端的 TLS 指纹与库中的指纹对比：

如果指纹匹配，则判定为合法请求；
如果指纹不匹配（如 Python 的requests库默认的 TLS 指纹），则判定为异常请求，直接拦截。

2. 爬虫 TLS 指纹模拟的核心工具

Python 中默认的requests库使用的是urllib3的 TLS 配置，指纹特征明显。想要模拟手机 App 的 TLS 指纹，需要使用定制化的 TLS 客户端库，常用工具包括：

requests + pyOpenSSL：通过替换底层 SSL 库，自定义 TLS 加密套件和扩展字段；
httpx：支持自定义 TLS 配置，更灵活地模拟不同客户端的 TLS 指纹；
curl_cffi：直接调用 libcurl，支持模拟手机 App、浏览器的 TLS 指纹，是目前最推荐的工具。

3. 使用 curl_cffi 模拟手机 App 的 TLS 指纹（Python 示例）

curl_cffi可以直接模拟指定客户端的 TLS 指纹，包括手机 App、Chrome、Firefox 等，使用方法简单：

（1）安装依赖

bash

运行

复制代码

pip install curl_cffi

（2）模拟 Android App 的 TLS 指纹

python

运行

复制代码

from curl_cffi import requests

# 模拟Android App的TLS指纹，指定client为手机端类型
headers = {
    "User-Agent": "Dalvik/2.1.0 (Linux; U; Android 13; Redmi K60 Build/TQ3A.230805.001) com.example.shop/3.8.2",
    "Host": "api.example.com",
    "Token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
    # 其他字段
}

# client参数指定模拟的客户端类型，支持android、ios等
response = requests.get(
    "https://api.example.com/data",
    headers=headers,
    client="android"  # 模拟Android App的TLS指纹
)

print(response.text)

（3）自定义 TLS 指纹

如果需要精准匹配目标 App 的 TLS 指纹，可以通过抓包获取 TLS 握手的加密套件和扩展字段，然后通过curl_cffi的ssl_options参数自定义：

python

运行

复制代码

from curl_cffi import requests
from curl_cffi.const import SSL_OPTS

# 自定义加密套件和扩展字段
ssl_options = {
    SSL_OPTS.CIPHERS: "ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256",
    SSL_OPTS.VERSION: "TLSv1.3",
}

response = requests.get(
    "https://api.example.com/data",
    headers=headers,
    ssl_options=ssl_options
)

注意事项

TLS 指纹需要与请求头的客户端类型匹配（如 Android App 的 TLS 指纹对应 Android 的 UA）；
避免频繁切换 TLS 指纹，否则可能被判定为异常行为；
部分 App 会使用证书固定（Certificate Pinning） 技术，需要提前获取 App 的证书并配置到爬虫中。

五、进阶优化：动态请求特征，提升伪装的隐蔽性

即使完成了 User-Agent、Header、TLS 指纹的模拟，固定的请求特征依然存在被识别的风险。开发者可以通过以下进阶手段，进一步提升爬虫的隐蔽性：

动态 UA 池：收集多个不同设备、不同版本的目标 App UA，每次请求随机选择一个；
请求间隔随机化：模拟手机用户的操作节奏，设置随机的请求间隔，避免高频次请求；
Cookie 与 Token 动态更新：通过模拟登录流程，定期获取新的 Cookie 和 Token，避免使用固定值；
IP 池轮换：结合代理 IP 池，每次请求使用不同的 IP 地址，降低单 IP 的请求频率；
请求体参数加密：部分 App 会对请求体参数进行加密（如 AES、RSA），需要反编译 App 获取加密算法，在爬虫中实现参数加密。

六、合规性提醒

爬虫请求伪装技术的核心目的是模拟正常用户行为，而非突破网站的访问限制。在使用相关技术时，需要严格遵守以下原则：

遵守目标网站的robots.txt协议；
不爬取涉及用户隐私、商业机密的内容；
控制请求频率，避免对目标网站的服务器造成压力；
用于商业用途时，需提前获得目标网站的授权。

七、总结

爬虫请求伪装成手机 App 的核心是 **"细节复刻"**：从应用层的 User-Agent、Header，到传输层的 TLS 指纹，都需要与目标 App 的请求特征完全一致。通过本文的方法，开发者可以实现高隐蔽性的移动端 App 爬虫请求伪装，有效规避大部分反爬系统的检测。同时，开发者需要牢记合规原则，在法律和道德的框架内使用爬虫技术。

爬虫请求伪装成手机App：User-Agent + Header + TLS指纹

一、核心原理：手机 App 的请求特征与爬虫伪装的必要性

二、第一步：定制 User-Agent，模拟手机 App 的身份标识

1. 手机 App UA 的常见格式

2. 获取目标 App 的真实 UA

3. 爬虫中设置 UA 的实现（Python 示例）

注意事项

三、第二步：补全 Header 头信息，还原手机 App 的请求上下文

1. 手机 App 请求头的核心字段

2. 爬虫 Header 的配置原则

3. 完整 Header 配置示例（Python + requests）

四、第三步：模拟 TLS 指纹，突破传输层的反爬检测

1. TLS 指纹的反爬原理

2. 爬虫 TLS 指纹模拟的核心工具

3. 使用 curl_cffi 模拟手机 App 的 TLS 指纹（Python 示例）

（1）安装依赖

（2）模拟 Android App 的 TLS 指纹

（3）自定义 TLS 指纹

注意事项

五、进阶优化：动态请求特征，提升伪装的隐蔽性

六、合规性提醒

七、总结