scrapy应对反爬案例

Scrapy可以通过以下方法应对反爬案例：

1. 设置User-Agent：在请求中添加随机的User-Agent，模拟不同的浏览器类型，避免被识别为爬虫。

2. 使用代理IP：使用代理IP可以避免被封IP，可以通过使用付费代理或者自建代理池来实现。

3. 随机延时：在发送请求之前，随机延时一段时间，模拟真实用户的行为，避免请求过于频繁被封。

4. Cookie池：使用Cookie池可以避免被识别为爬虫，可以通过模拟用户登录行为，获取多个有效的Cookie，然后随机使用。

5. 验证码识别：一些网站可能需要输入验证码才能继续访问，可以通过验证码识别技术来解决。可以使用第三方验证码识别服务或者自己训练模型进行识别。

6. 动态渲染：有些网站采用动态渲染技术，需要模拟JavaScript的执行过程才能获取到完整的页面数据。可以使用Selenium等工具模拟浏览器的行为来实现。

以上是一些常见的应对反爬案例的方法，但也要注意不要过度使用，避免对目标网站造成过大的负担。

相关问题

scrapy框架爬虫案例

当然可以！下面是一个基于Scrapy框架的简单爬虫案例和详细教程。

首先，确保你已经安装好了Scrapy框架。可以通过运行以下命令来安装：

pip install scrapy

接下来，创建一个新的Scrapy项目，命名为`my_spider`，可以通过运行以下命令来创建：

scrapy startproject my_spider

进入项目目录：

cd my_spider

在项目中创建一个新的爬虫，命名为`example_spider`，

scrapy+mongodb案例

下面是一个使用 Scrapy 和 MongoDB 的简单示例，它将爬取豆瓣电影 Top 250 的数据并存储到 MongoDB 数据库中：

1. 安装 Scrapy 和 pymongo：

pip install scrapy pymongo

2. 创建 Scrapy 项目：

scrapy startproject douban

3. 在 `settings.py` 文件中配置 MongoDB：

MONGODB_HOST = 'localhost'
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DBNAME = 'douban'
MONGODB_COLLECTION = 'movies'

4. 创建一个名为 `items.py` 的文件，定义要爬取的数据字段：

import scrapy

class DoubanItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    rating = scrapy.Field()
    director = scrapy.Field()
    actors = scrapy.Field()
    year = scrapy.Field()
    country = scrapy.Field()
    category = scrapy.Field()

5. 创建一个名为 `douban_spider.py` 的文件，定义爬虫：

import scrapy
from douban.items import DoubanItem
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor

class DoubanSpider(CrawlSpider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=('subject/\d+/$')), callback='parse_item'),
        Rule(LinkExtractor(allow=('top250\?start=\d+')), follow=True)
    )

    def parse_item(self, response):
        item = DoubanItem()
        item['title'] = response.css('h1 span::text').get()
        item['rating'] = response.css('strong.rating_num::text').get()
        item['director'] = response.css('a[rel="v:directedBy"]::text').get()
        item['actors'] = response.css('a[rel="v:starring"]::text').getall()
        item['year'] = response.css('span.year::text').get()
        item['country'] = response.css('span[property="v:initialReleaseDate"]::text').re_first(r'(\S+)\s+\(\S+\)')
        item['category'] = response.css('span[property="v:genre"]::text').getall()
        yield item

6. 运行爬虫：

scrapy crawl douban

7. 在 MongoDB 中查看数据：

> use douban
> db.movies.find().pretty()