requests反爬

在处理requests反爬时，可以采取以下几种方法：

1. 更换User-Agent：将requests请求的User-Agent设置为常见的浏览器User-Agent，以模拟真实用户的请求。

2. 设置Headers：根据具体网站的反爬策略，设置合适的Headers，包括Referer、Accept-Language、Accept-Encoding等字段。

3. 使用代理IP：使用代理IP来发送请求，可以隐藏真实的请求IP地址。

4. 处理验证码：对于遇到验证码的情况，可以使用第三方库如tesseract-OCR来进行识别，或者手动输入验证码。

5. 延时访问：在每次请求之间增加随机的延时，模拟真实用户的操作。

6. 使用Session：利用Session对象来保持会话，保留请求过程中的cookies等信息。

相关问题

python requests 反爬

在使用 Python 的 requests 库进行爬虫时，可能会遇到反爬措施，这时需要进行一些对应的处理，以下是一些常用的反爬处理方法：

1. 伪装请求头：将请求头中的 User-Agent 设置为浏览器的 User-Agent，模拟浏览器的行为。

2. 使用代理IP：通过代理IP来进行爬取，可以避免被封禁 IP。

3. 频率控制：控制请求的频率，避免请求过于频繁而被封禁。

4. 验证码识别：若网站需要验证码验证，可以使用一些验证码识别库或者第三方平台进行识别。

5. 动态渲染：如果网站采用了前端渲染，可以使用 Selenium 等工具模拟浏览器操作，获取渲染后的 HTML。

需要注意的是，对于一些需要登录才能访问的页面，需要先进行登录操作，获取对应的 cookie 或者 session，再进行后续的爬取操作。同时，需要遵守网站的爬虫规则，不要对网站造成过大的负担。

python爬虫反爬

Python爬虫常常会遇到反爬措施，以下是常见的反爬措施和应对方案：
1. 通过User-Agent来控制访问：某些网站会根据User-Agent来判断是否是爬虫，因此我们可以在请求中设置一个合理的User-Agent来模拟正常的浏览器访问。
2. 动态加载页面：有些网页使用JavaScript来加载数据，使用Python的requests库无法直接爬取这些动态加载的页面。解决方法是可以通过抓包工具（如Fiddler、Charles）来查看数据的url，并直接请求这个url来获取数据。
3. IP封锁：有些网站会根据IP地址来限制访问频率或封锁爬虫。解决方法包括使用代理IP、使用Tor网络来隐藏真实IP、使用分布式爬虫等方式来规避IP封锁。