python爬取数据中的headers和代理IP问题分析
更新时间:2023年06月26日 10:16:16 作者:小白学大数据
这篇文章主要为大家介绍了python爬取数据中的headers和代理IP问题分析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
爬虫主要爬取方式之一 聚焦爬虫
也就是说,爬取某一个特定网站或者具有特定内容的网站,而一般比较大的有价值的网站都会有反爬策略,其中常见的反爬策略是网站根据来访者的身份判定是否予以放行。
对来访者身份的判定一般基于headers里的user-Agent值,每一种浏览器访问网站的user-Agent都是不同的,因此,爬虫需要伪装成浏览器,并且在爬取的过程中自动切换伪装,从而防止网站的封杀。
通过一些爬虫库调用随机返回一个headers(User-Agent)
import requests ua = UserAgent() # 实例化,需要联网但是网站不太稳定-可能耗时会长一些 print(ua.random) # 随机产生 headers = { 'User-Agent': ua.random # 伪装 } # 请求 if __name__ == '__main__': url = 'https://www.baidu.com/' response = requests.get(url, headers=headers ,proxies={"http":"117.136.27.43"}) print(response.status_code) 还有就是访问IP的判别,在进行Python爬虫程序开发时,如果频繁地访问同一网站的情况下,网站服务器可能会把该IP地址列入黑名单,限制其访问权限。此时,使用IP代理技术可以有效避免这种限制,保证爬虫程序的稳定性。使用IP代理技术还有其他的优点,比如增强隐私保护、提高数据访问速度、降低目标网站的压力等等。总之,IP代理技术已经成为了Python爬虫程序中不可或缺的一部分。 Python提供了丰富的第三方库,可以帮助我们实现IP代理功能。其中最常用的是requests库和urllib库。以下是使用requests库实现IP代理的示例代码: ``` #! -*- encoding:utf-8 -*- import requests import random # 要访问的目标页面 targetUrl = "http://httpbin.org/ip" # 要访问的目标HTTPS页面 # targetUrl = "https://httpbin.org/ip" # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn) proxyHost = "t.16yun.cn" proxyPort = "31111" # 代理验证信息 proxyUser = "username" proxyPass = "password" proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % { "host" : proxyHost, "port" : proxyPort, "user" : proxyUser, "pass" : proxyPass, } # 设置 http和https访问都是用HTTP代理 proxies = { "http" : proxyMeta, "https" : proxyMeta, } # 设置IP切换头 tunnel = random.randint(1,10000) headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)} resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers) print resp.status_code print resp.text
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