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爬虫进阶:反爬策略的应对机制

大数据

爬虫与反爬虫,这相爱相杀的一对,简直可以写出一部壮观的斗争史。而在大数据时代,数据就是金钱,很多企业都为自己的网站运用了反爬虫机制,防止网页上的数据被爬虫爬走。然而,如果反爬机制过于严格,可能会误伤到真正的用户请求;如果既要和爬虫死磕,又要保证很低的误伤率,那么又会加大研发的成本。

简单低级的爬虫速度快,伪装度低,如果没有反爬机制,它们可以很快的抓取大量数据,甚至因为请求过多,造成服务器不能正常工作。而伪装度高的爬虫爬取速度慢,对服务器造成的负担也相对较小。所以,网站反爬的重点也是那种简单粗暴的爬虫,反爬机制也会允许伪装度高的爬虫,获得数据。毕竟伪装度很高的爬虫与真实用户也就没有太大差别了。

这篇文章主要讨论使用 Scrapy 框架时,如何应对普通的反爬机制。

header 检验

最简单的反爬机制,就是检查 HTTP 请求的 Headers 信息,包括 User-Agent, Referer、Cookies 等。

User-Agent

User-Agent 是检查用户所用客户端的种类和版本,在 Scrapy 中,通常是在下载器中间件中进行处理。比如在 setting.py 中建立一个包含很多浏览器 User-Agent 的列表,然后新建一个 random_user_agent 文件:

class RandomUserAgentMiddleware(object):

    @classmethod     def process_request(cls, request, spider):         ua = random.choice(spider.settings['USER_AGENT_LIST'])         if ua:             request.headers.setdefault('User-Agent', ua)

这样就可以在每次请求中,随机选取一个真实浏览器的 User-Agent。

Referer

Referer 是检查此请求由哪里来,通常可以做图片的盗链判断。在 Scrapy 中,如果某个页面 url 是通过之前爬取的页面提取到,Scrapy 会自动把之前爬取的页面 url 作为 Referfer。也可以通过上面的方式自己定义 Referfer 字段。

Cookies

网站可能会检测 Cookie 中 session_id 的使用次数,如果超过限制,就触发反爬策略。所以可以在 Scrapy 中设置 COOKIES_ENABLED = False 让请求不带 Cookies。
也有网站强制开启 Cookis,这时就要麻烦一点了。可以另写一个简单的爬虫,定时向目标网站发送不带 Cookies 的请求,提取响应中 Set-cookie 字段信息并保存。爬取网页时,把存储起来的 Cookies 带入 Headers 中。

X-Forwarded-For

在请求头中添加 X-Forwarded-For 字段,将自己申明为一个透明的代理服务器,一些网站对代理服务器会手软一些。

X-Forwarded-For 头一般格式如下

  1. X-Forwarded-For: client1, proxy1, proxy2

这里将 client1,proxy1 设置为随机 IP 地址,把自己的请求伪装成代理的随机 IP 产生的请求。然而由于 X-Forwarded-For 可以随意篡改,很多网站并不会信任这个值。

限制 IP 的请求数量

如果某一 IP 的请求速度过快,就触发反爬机制。当然可以通过放慢爬取速度绕过,这要以爬取时间大大增长为代价。另一种方法就是添加代理。

很简单,在下载器中间件中添加:

request.meta['proxy'] = 'http://' + 'proxy_host' +  ':' + proxy_port

然后再每次请求时使用不同的代理 IP。然而问题是如何获取大量的代理 IP?

可以自己写一个 IP 代理获取和维护系统,定时从各种披露免费代理 IP 的网站爬取免费 IP 代理,然后定时扫描这些 IP 和端口是否可用,将不可用的代理 IP 及时清理。这样就有一个动态的代理库,每次请求再从库中随机选择一个代理。然而这个方案的缺点也很明显,开发代理获取和维护系统本身就很费时费力,并且这种免费代理的数量并不多,而且稳定性都比较差。如果必须要用到代理,也可以去买一些稳定的代理服务。这些服务大多会用到带认证的代理。

在 requests 库中添加带认证的代理很简单,

proxies = {

   "http": "http://user:pass@10.10.1.10:3128/",

}

然而 Scrapy 不支持这种认证方式,需要将认证信息 base64 编码后,加入 Headers 的 Proxy-Authorization 字段:

import base64

 # Set the location of the proxy proxy_string = choice(self._get_proxies_from_file('proxies.txt')) # user:pass@ip:port proxy_items = proxy_string.split('@') request.meta['proxy'] = "http://%s" % proxy_items[1]  # setup basic authentication for the proxy user_pass=base64.encodestring(proxy_items[0]) request.headers['Proxy-Authorization'] = 'Basic ' + user_pass

动态加载

现在越来越多的网站使用 ajax 动态加载内容,这时候可以先截取 ajax 请求分析一下,有可能根据 ajax 请求构造出相应的 API 请求的 URL 就可以直接获取想要的内容,通常是 json 格式,反而还不用去解析 HTML。

然而,很多时候 ajax 请求都会经过后端鉴权,不能直接构造 URL 获取。这时就可以通过 PhantomJS+Selenium 模拟浏览器行为,抓取经过 js 渲染后的页面。具体可以参考:Scrapy+PhantomJS+Selenium 动态爬虫
需要注意的是,使用 Selenium 后,请求不再由 Scrapy 的 Downloader 执行,所以之前添加的请求头等信息都会失效,需要在 Selenium 中重新添加

headers = {...}

for key, value in headers.iteritems():     webdriver.DesiredCapabilities.PHANTOMJS['phantomjs.page.customHeaders.{}'.format(key)] = value

另外,调用 PhantomJs 需要指定 PhantomJs 的可执行文件路径,通常是将该路径添加到系统的 path 路径,让程序执行时自动去 path 中寻找。我们的爬虫经常会放到 crontab 中定时执行,而 crontab 中的环境变量和系统的环境变量不同,所以就加载不到 PhamtonJs 需要的路径,所以最好是在申明时指定路径:

driver = webdriver.PhantomJS(executable_path='/usr/local/bin/phantomjs')

End.

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