在编写爬虫爬取数据的时候,尤其是爬取大量数据的时候,因为很多网站都有反爬虫措施,所以很容易被封IP,就不能继续爬了。本文就如何解决这个问题总结出一些应对措施,这些措施可以单独使用,也可以同时使用,效果更好。
伪造User-Agent
在请求头中把User-Agent设置成浏览器中的User-Agent,来伪造浏览器访问。比如:
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.116 Safari/537.36'} resp = requests.get(url,headers = headers)
在每次重复爬取之间设置一个随机时间间隔
# 比如: time.sleep(random.randint(0,3)) # 暂停0~3秒的整数秒,时间区间:[0,3] # 或: time.sleep(random.random()) # 暂停0~1秒,时间区间:[0,1)
伪造cookies
若从浏览器中可以正常访问一个页面,则可以将浏览器中的cookies复制过来使用,比如:
cookies = dict(uuid='b18f0e70-8705-470d-bc4b-09a8da617e15',UM_distinctid='15d188be71d50-013c49b12ec14a-3f73035d-100200-15d188be71ffd') resp = requests.get(url,cookies = cookies)
# 把浏览器的cookies字符串转成字典 def cookies2dict(cookies): items = cookies.split(';') d = {} for item in items: kv = item.split('=',1) k = kv[0] v = kv[1] d[k] = v return d
注:用浏览器cookies发起请求后,如果请求频率过于频繁仍会被封IP,这时可以在浏览器上进行相应的手工验证(比如点击验证图片等),然后就可以继续正常使用该cookies发起请求。
使用代理
可以换着用多个代理IP来进行访问,防止同一个IP发起过多请求而被封IP,比如:
proxies = {'http':'http://10.10.10.10:8765','https':'https://10.10.10.10:8765'} resp = requests.get(url,proxies = proxies) # 注:免费的代理IP可以在这个网站上获取:http://www.xicidaili.com/nn/
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以上是python爬虫防止IP被封的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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