go语言爬虫怎么突破反爬 Go 爬虫

如何解决爬虫的IP地址受限问题

1、放慢爬取速度，减小对于目标网站造成的压力。但是这样会减少单位时间类的爬取量。

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第二种方法是通过设置IP等手段，突破反爬虫机制继续高频率爬取。网站的反爬机制会检查来访的IP地址，为了防止IP被封，这时就可以使用HTTP，来切换不同的IP爬取内容。使用代理IP简单的来讲就是让代理服务器去帮我们得到网页内容，然后再转发回我们的电脑。要选择高匿的ip，IPIDEA提供高匿稳定的IP同时更注重用户隐私的保护，保障用户的信息安全。

2、这样目标网站既不知道我们使用代理，更不会知道我们真实的IP地址。

3、建立IP池，池子尽可能的大，且不同IP均匀轮换。

如果你需要大量爬去数据，建议你使用HTTP代理IP，在IP被封掉之前或者封掉之后迅速换掉该IP，这里有个使用的技巧是循环使用，在一个IP没有被封之前，就换掉，过一会再换回来。这样就可以使用相对较少的IP进行大量访问。

爬虫怎么解决封IP

网络爬虫为什么被封？当中最直接的因素的就是访问速度过快，这个不要说爬取抓取了，就算用户自己点击太快也是会被提示访问频率过快的。网络爬虫的访问速度若是一直都很快，而且都使用同一个IP地址访问，这是很快IP便会被封的。

面对这个问题，网络爬虫通常是怎么处理的呢？不外乎是两类方法，首位降低访问速度，其次切换IP访问。

爬虫降低访问速度

鉴于上文所指的访问速度过快会引起IP被封，那么最直接的办法就是降低访问速度，这样就能防止了我们的IP被封的问题。但呢，降低速度，爬虫的效率就降低，关键还是要降低到什么程度？

在这一点上，我们首先要检测出网站设置的限制速度阈值，这样我们才可以设置合理的访问速度，建议不要设固定的访问速度，可以设置在一个范围之内，预防过于规律而被系统检测到，进而导致IP被封。

爬虫切换IP访问

降低了访问速度，在所难免的影响到了爬取的抓取效率，无法高效的抓取，这样的抓取速度与人工抓取有什么区别呢？都没有了使用爬虫抓取的优势了。

即然单个爬虫被控制了速度，但我们可以使用多个爬虫同时去抓取啊！是的，我们可以使用多线程，多进程，这里要配合使用代理，不一样的线程使用不同的IP地址，就好像同时有不同的用户在访问，这样就能极大地提高爬虫的爬取效率了。

如何使用python解决网站的反爬虫

1、从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。

伪装header。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名[评论：往往容易被忽略，通过对请求的抓包分析，确定referer，在程序中模拟访问请求头中添加]。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

2、基于用户行为反爬虫

还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。[这种防爬，需要有足够多的ip来应对]

（1）、大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

编写爬虫代理：

步骤：

1.参数是一个字典{'类型'：'代理ip：端口号'}

proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})

2.定制、创建一个opener

opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)

3a.安装opener

urllib.request.install_opener(opener)

3b.调用opener

opener.open(url)

用大量代理随机请求目标网站，应对反爬虫

如何应对网站反爬虫策略？如何高效地爬大量数据

一般有一下几种

一些常用的方法

IP代理

对于IP代理,各个语言的Native Request API都提供的IP代理响应的API, 需要解决的主要就是IP源的问题了.

网络上有廉价的代理IP(1元4000个左右), 我做过简单的测试, 100个IP中, 平均可用的在40-60左右, 访问延迟均在200以上.

网络有高质量的代理IP出售, 前提是你有渠道.

因为使用IP代理后, 延迟加大, 失败率提高, 所以可以将爬虫框架中将请求设计为异步, 将请求任务加入请求队列(RabbitMQ,Kafka,Redis), 调用成功后再进行回调处理, 失败则重新加入队列. 每次请求都从IP池中取IP, 如果请求失败则从IP池中删除该失效的IP.

Cookies

有一些网站是基于cookies做反爬虫, 这个基本上就是如 @朱添一 所说的, 维护一套Cookies池

注意研究下目标网站的cookies过期事件, 可以模拟浏览器, 定时生成cookies

限速访问

像开多线程,循环无休眠的的暴力爬取数据, 那真是分分钟被封IP的事, 限速访问实现起来也挺简单(用任务队列实现), 效率问题也不用担心, 一般结合IP代理已经可以很快地实现爬去目标内容.

一些坑

大批量爬取目标网站的内容后, 难免碰到红线触发对方的反爬虫机制. 所以适当的告警提示爬虫失效是很有必有的.

一般被反爬虫后, 请求返回的HttpCode为403的失败页面, 有些网站还会返回输入验证码(如豆瓣), 所以检测到403调用失败, 就发送报警, 可以结合一些监控框架, 如Metrics等, 设置短时间内, 告警到达一定阀值后, 给你发邮件,短信等.

当然, 单纯的检测403错误并不能解决所有情况. 有一些网站比较奇葩, 反爬虫后返回的页面仍然是200的(如去哪儿), 这时候往往爬虫任务会进入解析阶段, 解析失败是必然的. 应对这些办法, 也只能在解析失败的时候, 发送报警, 当告警短时间到达一定阀值, 再触发通知事件.

当然这个解决部分并不完美, 因为有时候, 因为网站结构改变, 而导致解析失败, 同样回触发告警. 而你并不能很简单地区分, 告警是由于哪个原因引起的.