3 爬虫入门指南：Python网络请求及常见反爬虫策略应对方法 _请求

使用进行网络请求
提供了多种库用于发送网络请求，其中常用的是库。
安装库
使用pip命令安装库：
pip install requests
发送GET请求
import requestsresponse = requests.get('https://www.example.com')print(response.text)
代码中，我们使用.get方法发送了一个GET请求，并将服务器的响应内容输出到控制台。你可以尝试将替换为你想要访问的网址进行测试。
发送POST请求
import requestsdata = http://www.kingceram.com/post/{'username': 'my_username', 'password': 'my_password'}response = requests.post('https://www.example.com/login', data=data)print(response.text)
代码中，我们使用.post方法发送了一个POST请求，并将提交的表单数据传递给服务器。同样地，你可以将替换为你想要访问的登录接口进行测试。

文章插图
反爬虫与应对策略
为了保护网站的数据和服务质量，很多网站采取了反爬虫措施。以下是一些常见的反爬虫策略及相应的应对方法：
IP限制
网站会根据IP地址对请求进行限制或封禁。解决方法之一是使用代理IP，通过切换IP地址发送请求，绕过IP限制。
使用代理IP：

import requestsproxies = {'http': 'http://代理IP:端口','https': 'https://代理IP:端口'}url = '目标网址'response = requests.get(url, proxies=proxies)

将“代理IP”和“端口”替换为有效的代理IP地址和相应端口。通过传递参数，可以使用代理IP进行请求。
用户代理检测
网站可能会检查请求中的User-Agent头部信息，以判断请求是否来自爬虫。我们可以设置合理的User-Agent头部，使其看起来更像常见的浏览器请求。
设置User-Agent头部：

import requestsheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}url = '目标网址'response = requests.get(url, headers=headers)

文章插图
将参数中的User-Agent值设置为常见浏览器的User-Agent，使其看起来更像浏览器请求。
验证码
为了确认请求的真实性，网站可能会要求用户输入验证码。处理验证码是一个挑战，可以借助第三方的验证码识别服务或使用机器学习算法进行验证码识别。
参考方案动态页面
有些网站使用动态加载页面内容，使得简单的爬虫无法获取完整数据。在这种情况下，可以使用工具如模拟浏览器行为，动态渲染页面并获取完整数据。
案例如下

from selenium import webdriver# 使用Seleniumdriver = webdriver.Chrome()driver.get(url)# 对动态页面执行操作，如滚动、点击等# ...# 获取完整页面内容page_source = driver.page_source# 关闭浏览器驱动driver.quit()

【3爬虫入门指南：Python网络请求及常见反爬虫策略应对方法】请求频率限制
请求频率限制：为了防止恶意爬虫过度占用服务器资源，网站可能会对请求的频率进行限制。为了应对请求频率限制，可以采用以下方法

import timeimport requests# 设置合理的请求间隔时间headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}for page in range(1, 11):response = requests.get(f'http://example.com?page={page}', headers=headers)# 处理响应数据# ...time.sleep(1)# 间隔1秒
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