本篇内容介绍了“python常见的反爬措施分享”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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一、反爬技术Headers：

从用户的Headers进行反爬是最常见的反爬虫策略。Headers（上一讲中已经提及）是一种区分浏览器行为和机器行为中最简单的方法，还有一些网站会对Referer（上级链接）进行检测（机器行为不太可能通过链接跳转实现）从而实现爬虫。

相应的解决措施：通过审查元素或者开发者工具获取相应的Headers然后把相应的Headers传输给python的requests，这样就能很好地绕过。

二、反爬技术IP限制

一些网站会根据你的IP地址访问的频率，次数进行反爬。也就是说如果你用单一的IP地址访问频率过高，那么服务器会在短时间内禁止这个IP访问。

解决措施：构造自己的IP代理池，然后每次访问时随机选择代理（但一些IP地址不是非常稳定，需要经常检查更新）。

三、反爬技术UA限制

UA是用户访问网站时候的浏览器标识，其反爬机制与ip限制类似。

解决措施：构造自己的UA池，每次python做requests访问时随机挂上UA标识，更好地模拟浏览器行为。当然如果反爬对时间还有限制的话，可以在requests设置timeout最好是随机休眠，这样会更安全稳定，time.sleep()。

四、反爬技术验证码反爬虫或者模拟登陆

验证码：这个办法也是相当古老并且相当的有效果，如果一个爬虫要解释一个验证码中的内容，这在以前通过简单的图像识别是可以完成的，但是就现在来讲，验证码的干扰线，噪点都很多，甚至还出现了人类都难以认识的验证码（~~~~~~~）。

相应的解决措施：验证码识别的基本方法：截图，二值化、中值滤波去噪、分割、紧缩重排（让高矮统一）、字库特征匹配识别。（python的PIL库或者其他）模拟登陆（例如知乎等）：用好pythonrequests中的session(下面几行代码实现了最简单的163邮箱的登陆，其实原理是类似的~~）。

import requests
s =requests.session()
login_data={"account":" ","password":" "}
res=s.post("http://mail.163.com/",login_data)

五、反爬技术Ajax动态加载

网页的不希望被爬虫拿到的数据使用Ajax动态加载，这样就为爬虫造成了绝大的麻烦，如果一个爬虫不具备js引擎，或者具备js引擎，但是没有处理js返回的方案，或者是具备了js引擎，但是没办法让站点显示启用脚本设置。基于这些情况，ajax动态加载反制爬虫还是相当有效的。

Ajax动态加载的工作原理是：从网页的url加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载出更多的内容，并把这些内容传输到网页中。这就是为什么有些网页直接爬它的URL时却没有数据的原因。

处理方法：若使用审查元素分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制RequestURL)，循环过程。如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。对返回的json使用requests中的json进行解析，使用eval（）转成字典处理（上一讲中的fiddler可以格式化输出json数据。

　六、反爬技术cookie限制

一次打开网页会生成一个随机cookie，如果再次打开网页这个cookie不存在，那么再次设置，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。

解决措施：在Headers挂上相应的cookie或者根据其方法进行构造（例如从中选取几个字母进行构造）。如果过于复杂，可以考虑使用selenium模块（可以完全模拟浏览器行为）。

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