Python의 요청 및 가짜 사용자 에이전트로 브라우저 동작을 시뮬레이션하는 방법
Python의 Requests 라이브러리는 HTTP 요청을 생성하는 강력한 도구이지만 특정 웹사이트에 접속하려고 할 때 제한이 발생할 수 있습니다. 이는 웹사이트가 실제 브라우저와 자동화된 스크립트를 구별하는 봇 방지 조치를 구현할 수 있기 때문입니다. 이러한 차단을 우회하기 위해 개발자는 브라우저 동작을 모방하고 사용자 정의 사용자 에이전트 헤더를 생성하는 기술을 사용할 수 있습니다.
사용자 에이전트 헤더 제공
한 가지 효과적인 방법은 요청자가 사용하는 브라우저와 운영 체제를 식별하는 유효한 User-Agent 헤더. 요청은 Chrome 또는 Firefox와 같은 널리 사용되는 브라우저를 모방하여 대상 웹사이트에서 원하는 응답을 얻을 가능성을 높일 수 있습니다.
import requests url = 'http://www.ichangtou.com/#company:data_000008.html' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) print(response.content)
Fake-useragent 라이브러리 사용
보다 편리한 접근 방식을 위해 fake-useragent 라이브러리는 강력한 사용자 에이전트 문자열 데이터베이스를 제공합니다. 이 라이브러리를 활용하여 개발자는 현실적인 사용자 에이전트를 쉽게 생성할 수 있습니다.
from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.chrome} response = requests.get(url, headers=headers)
브라우저 방문을 속이고 적절한 사용자 에이전트 헤더를 생성함으로써 Python의 요청은 웹 사이트 차단을 우회하고 마치 웹 사이트에서 오는 것처럼 정보를 검색할 수 있습니다. 정품 브라우저. 이 기술은 웹 작업 자동화, 제한된 콘텐츠 액세스, 웹 스크래핑 작업의 정확성 향상을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
위 내용은 Python의 요청과 가짜 사용자 에이전트로 웹사이트 차단을 우회하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.

"for"and "while"loopsare : 1) "에 대한"loopsareIdealforitertatingOverSorkNowniterations, whide2) "weekepindiTeRations.Un

Python에서는 다양한 방법을 통해 목록을 연결하고 중복 요소를 관리 할 수 있습니다. 1) 연산자를 사용하거나 ()을 사용하여 모든 중복 요소를 유지합니다. 2) 세트로 변환 한 다음 모든 중복 요소를 제거하기 위해 목록으로 돌아가지 만 원래 순서는 손실됩니다. 3) 루프 또는 목록 이해를 사용하여 세트를 결합하여 중복 요소를 제거하고 원래 순서를 유지하십시오.


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