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应对反爬虫的技巧:使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理
来源:互联网 作者:admin 时间:2019-04-18 16:34:20

  应对反爬虫的技巧有哪些?通过有使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等,我们一起来看看详细得爬虫流程:


  大部分爬虫都是按“发送请求获得页面解析页面抽取并储存内容”这样的流程来进行,这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。


  如果你用过 BeautifulSoup,会发现 Xpath 要省事不少,一层一层检查元素代码的工作,全都省略了。这样下来基本套路都差不多,一般的静态网站根本不在话下,豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。


应对反爬虫的技巧:使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理


  当然如果你需要爬取异步加载的网站,可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化,这样,知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。


  开始数据量不大的时候,你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。


  当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的,可能会有缺失、错误等等,你还需要对数据进行清洗,可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理,得到更干净的数据。


  掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了,但是在遇到非常复杂的情况,可能仍然会力不从心,这个时候,强大的 scrapy 框架就非常有用了。


  scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架,它不仅能便捷地构建request,还有强大的 selector 能够方便地解析 response,然而它最让人惊喜的还是它超高的性能,让你可以将爬虫工程化、模块化。


  学会 scrapy,你可以自己去搭建一些爬虫框架,你就基本具备爬虫工程师的思维了。


  爬回来的数据量小的时候,你可以用文档的形式来存储,一旦数据量大了,这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的,学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。


  MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据,比如各种评论的文本,图片的链接等等。你也可以利用PyMongo,更方便地在Python中操作MongoDB。


  因为这里要用到的数据库知识其实非常简单,主要是数据如何入库、如何进行提取,在需要的时候再学习就行。


  当然,爬虫过程中也会经历一些绝望啊,比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。


  遇到这些反爬虫的手段,当然还需要一些高级的技巧来应对,常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。


  以上介绍了应对反爬虫的技巧,可以使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理这些等,另外还需要掌握一些高级的技巧。


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