1、構建合理的HTTP請求標頭。
HTTP的請求頭是一組屬性和配置信息，當您發送一個請求到網絡服務器時。因為瀏覽器和Python爬蟲發送的請求頭不同，反爬行器很可能會被檢測到。
2、建立學習cookie。
Cookie是一把雙刃劍，有它不行，沒有它更不行。站點將通過cookie來追蹤你的訪問情況，如果發現你有爬蟲行為，將立即中斷您的訪問，例如，填寫表格時速度過快，或在短時間內瀏覽大量網頁。而且對cookies的正確處理，也可以避免許多采集問題，建議在收集網站的過程中，檢查一下這些網站生成的cookie，然后想想哪個是爬蟲需要處理的。
3、正常時差路徑。
Python爬行器不應破壞采集速度的原則，盡可能在每一頁訪問時間內增加一小段間隔，能有效地幫助您避免反爬行。
4、使用代理IP，對已經遇到過反爬蟲的分布式爬蟲來說，使用代理IP將成為您的首選。
談到Python爬蟲的發展歷史，那簡直就是與反爬蟲相戀的血淚史。因特網上，有網絡爬蟲的地方，絕對少不了反爬蟲的身影。對網站進行反爬蟲的截取，前提是要正確區分人與網絡機器人，發現可疑目標時，通過限制IP地址等措施，阻止您繼續訪問。
知識點擴展：
python3爬蟲--反爬蟲應對機制
前言：
反爬蟲更多是一種攻防戰，網絡爬蟲一般有網頁爬蟲和接口爬蟲的方式；針對網站的反爬蟲處理來采取對應的應對機制，一般需要考慮以下方面：
①訪問終端限制：這種可通過偽造動態的UA實現；
②訪問次數限制：網站一般通過cookie/IP定位，可通過禁用cookie，或使用cookie池/IP池來反制；
③訪問時間限制：延遲請求應對；
④盜鏈問題：通俗講就是，某個網頁的請求是有跡可循的，比如知乎的問題回答詳情頁，正常用戶行為必然是先進入問題頁，在進入回答詳情頁，有嚴格的請求順序，如果之間跳過前面請求頁面就有可能被判定為到了，通過偽造請求頭可以解決這個問題；
具體的反爬蟲策略：
①驗證碼
應對：簡單的驗證碼可通過機器學習識別，準確率可高達，50-60%；復雜的可通過專門的打碼平臺人工打碼（依據驗證碼的復雜度，打碼工人平均每碼收1-2分錢）
②封ip(容易誤殺)
應對：通過ip代理池/vps撥號獲取ip方式，可用低成本的獲取幾十萬ip
③滑動驗證碼：相比常規的驗證碼易被機器學習識別，滑動驗證有一定的優勢
應對：模擬滑動來驗證
④關聯上下文/防盜鏈：利用token/cookie的記錄能力，來關聯請求的上下文，通過判斷請求是否走了完整的流程來判定是否是爬蟲；重而反爬蟲（知乎，頭條都有該機制）
應對：分析協議，進行全量模擬
⑤javascript 參與運算：利用簡單爬蟲無法進行json運算的特征，對中間結果進行js解析/運算
應對：可以通過自帶 js 引擎模塊或直接使用 phantomjs 等無端瀏覽器進行自動化解析
⑥session封禁：session請求超過閾值，從而封禁（容易導致誤殺）
⑦UA封禁：ua請求超過閾值，從而封禁（容易導致誤殺）
⑧web-fongt反爬蟲機制：源代碼不展示內容，而是提供字符集，在頁面使用了font-face定義了字符集，并通過unicode去映射展示
⑨其他：比如代碼混淆、動態加密方案、假數據等方式
到此這篇關于Python爬蟲突破反爬蟲機制知識點總結的文章就介紹到這了,更多相關Python爬蟲如何突破反爬蟲機制內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
原文鏈接：https://www.py.cn/spider/guide/34745.html
