什么是爬虫和反爬虫？

• 爬虫：使用任何技术手段，批量获取网站信息的一种方式。
• 反爬虫：使用任何技术手段，阻止别人批量获取自己网站信息的一种方式。

常见的反爬虫机制

• 通过UA 识别爬虫 有些爬虫的UA是特殊的，与正常浏览器的不一样，可通过识别特征UA，直接封掉爬虫请求
• 设置IP访问频率，如果超过一定频率，弹出验证码 如果输入正确的验证码，则放行，如果没有输入，则拉入禁止一段时间，如果超过禁爬时间，再次出发验证码，则拉入黑名单。当然根据具体的业务，为不同场景设置不同阈值，比如登陆用户和非登陆用户，请求是否含有refer。
• 通过并发识别爬虫 有些爬虫的并发是很高的，统计并发最高的IP，加入黑名单（或者直接封掉爬虫IP所在C段）
• 请求的时间窗口过滤统计 爬虫爬取网页的频率都是比较固定的，不像人去访问网页，中间的间隔时间比较无规则，所以我们可以给每个IP地址建立一个时间窗口，记录IP地址最近12次访问时间，每记录一次就滑动一次窗口，比较最近访问时间和当前时间，如果间隔时间很长判断不是爬虫，清除时间窗口，如果间隔不长，就回溯计算指定时间段的访问频率，如果访问频率超过阀值，就转向验证码页面让用户填写验证码
• 限制单个ip/api token的访问量 比如15分钟限制访问页面180次，具体标准可参考一些大型网站的公开api，如twitter api，对于抓取用户公开信息的爬虫要格外敏感
• 识别出合法爬虫 对http头agent进行验证，是否标记为、百度的spider，严格一点的话应该判别来源IP是否为、baidu的爬虫IP，这些IP在网上都可以找到。校验出来IP不在白名单就可以阻止访问内容。
• 蜜罐资源 爬虫解析离不开正则匹配，适当在页面添加一些正常浏览器浏览访问不到的资源，一旦有ip访问，过滤下头部是不是搜素引擎的蜘蛛，不是就可以直接封了。比如说隐式链接。

破解反爬虫机制的几种方法

• 策略1：设置下载延迟，比如数字设置为5秒，越大越安全
• 策略2：禁止Cookie，某些网站会通过Cookie识别用户身份，禁用后使得服务器无法识别爬虫轨迹
• 策略3：使用user agent池。也就是每次发送的时候随机从池中选择不一样的浏览器头信息，防止暴露爬虫身份
• 策略4：使用IP池，这个需要大量的IP资源，可以通过抓取网上免费公开的IP建成自有的IP代理池。
• 策略5：分布式爬取，这个是针对大型爬虫系统的，实现一个分布式的爬虫，主要为以下几个步骤： 1、基本的http抓取工具，如scrapy； 2、避免重复抓取网页，如Bloom Filter； 3、维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列； 4、将分布式队列和Scrapy的结合； 5、后续处理，网页析取(如python-goose)，存储(如Mongodb)。
• 策略6：模拟登录—浏览器登录的爬取 设置一个cookie处理对象，它负责将cookie添加到http请求中，并能从http响应中得到cookie，向网站登录页面发送一个请求Request, 包括登录url，POST请求的数据，Http header利用urllib2.urlopen发送请求，接收WEB服务器的Response。

本文分享自微信公众号 - Python中文社区（python-china），作者：知乎@橙哥

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原始发表时间：2016-09-06

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