python爬虫 -13- 反爬虫分析
User-Agent识别
修改请求头信息里的User-Agent
请求头信息识别
比如说referer, content-type,请求方法（POST, GET）
构造相应的请求头信息。比如说referer，我们在提取URL的时候，要把URL所在页面的URL也存储起来，并放到request.headers。
异步加载
我们需要分析页面的网络请求，从中找出和我们想要的数据相关的请求，并分析它的请求头信息、参数、cookie，然后根据这些信息构造我们的请求。通常来说都是ajax请求，也有图片请求，比如图片的lazy load，通过js在页面加载后修改图片的src属性。一般都会有其他的自定义属性存在，比如说"_src"。总之，可以找到一些ID或者链接。注意观察相关dom节点树上的特殊属性。
请求参数加密
一般是在前端通过一定的计算，构造出一个哈希值。需要分析前端的代码，找出具体计算的代码逻辑，并用python再实现。如果前端的代码经过混淆，并且代码量十分巨大，可以使用selenium或者splash等引擎去请求。但是，如果爬取的数据需求量比较大，我们还是要通过直接调用对方接口的形式去获取数据。
请求结果加密
json数据里面加密
比如携程酒店房型列表接口，用它自己的js解密，或者分析它的js前端逻辑，用python代码实现出来。
CSS加密
比如大众点评，通过CSS样式去代替某个字符。我们需要同时爬取CSS文件，并且分析CSS文件内的样式，最后定位到svg文件，并分析提取svg内的内容，完成替换。
字体加密
比如猫眼电影。每次随机返回一个字体文件，并且字符也是随机的。需要每次下载对应的字体文件，并解析字体文件和字符之间的对应关系。
Cookie限制
登录、session限制，比如新片场，拿到登录以后的cookie，然后set到头信息里面，这样请求的时候就相当于登录了。
IP频率限制
需要准备大量的IP代理，获得IP代理的方式有：
- 自己搭建代理服务器（tinyproxy, squid+动态拨号，DDNS）
- 付费购买
- 爬取公开网络上代理（可用性比较低）
控制爬取频率，保持不被封的情况下的最合适的并发数量。
验证码
- 尝试可否绕过前端验证，直接请求具体的接口，以绕开验证码.
- 可以用图片识别库去识别某些比较简单的验证码
- 接入云打码平台
- 用机器学习训练验证码的图片库，然后识别