反爬的三个方向 ：1.基于 身份识别 进行反爬，2.基于 爬虫行为 进行反爬，3.基于 数据加密 进行反爬。
1.常见基于身份识别进行反爬
1.1通过headers字段来反爬：headers中有很多字段，这些字段都有可能会被对方服务器拿过来判断是否为爬虫
1.1 通过headers中的 user-agent字段 进行反爬
反爬原理：爬虫默认情况下没有user-agent，而是使用模块默认设置。
解决方法：请求之前添加user-agent即可；更好的方式是使用user-agent池来解决（收集一堆user-agent或者随机生成user-agent）
1.2 通过 referer字段 或者是其他字段来反爬
反爬原理：爬虫默认情况下不会带上referer字段，服务器通过判断请求发起的源头，以此判断请求是否合法。
解决方法：添加referer字段
1.3 通过 cookie 来反爬
反爬原因：通过检查cookies来查看发起请求的用户是否具备相应权限，以此来进行反爬。
解决方案：进行模拟登录，成功获取cookies之后再进行数据爬取
2. 通过请求参数来反爬： 请求参数的获取方法有很多，向服务器发送请求，很多时候需要携带请求参数，通常服务器端可以通过检查请求参数是否正确来判断是否为爬虫。
2.1 通过从html静态文件中获取请求数据
反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系
2.2 通过发送请求获取请求数据
反爬原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬
解决方案：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系，搞清楚请求参数的来源
2.3 通过js生成请求参数
反爬原理：js生成了请求参数
解决方法：分析js，观察加密的实现过程，通过js2py获取js的执行结果，或者使用selenium来实现
2.4 通过验证码来反爬
反爬原理：对方服务器通过弹出验证码强制验证用户浏览行为
解决方法：打码平台或者是机器学习的方法识别验证码，其中打码平台廉价易用，更值得推荐
3.常见基于 ‘ 爬虫行为 ’进行反爬
3.1 基于请求频率或总请求数量
爬虫的行为与普通用户有着明显的区别，爬虫的请求频率与请求次数要远高于普通用户。
3.1.1 通过请求ip/账号单位时间内总请求数量进行反爬
反爬原理：正常浏览器请求网络，速度不会太快，同一个ip/账号大量请求了对方服务器，有更大的可能性会被识别为爬虫
解决方法：对应的通过购买高质量的ip的方式能够解决问题/购买多个账号
import requestsurl = "https://baidu.com"# 设置代理 IP 地址proxies = { "http": "http://代理IP:端口", "https": "http://代理IP:端口",}# 注意 proxies 参数response = requests.get(url, proxies=proxies)print(response.text)
3.1.2 通过同一ip/账号请求之间的间隔进行反爬
反爬原理：正常人操作浏览器浏览网站，请求之间的时间间隔是随机的，而爬虫前后两个请求之间间隔通常比较固定同时时间间隔较短，因此可用来反爬
解决方法：请求之间进行随机等待，模拟真实用户操作，在添加时间间隔后，为了能够高速获取数据，尽量使用代理池，如果是账号，则将账号请求之间设置随机休眠
3.1.3 通过对请求ip/账号每天请求次数设置阈值进行反爬
反爬原理：正常的浏览行为，其一天的请求次数是有限的，通常超过某一个值，服务器就会拒绝响应
解决方法：对应的通过购买高质量的ip/多账号的方法，同时设置请求间随机休眠
3.2 根据爬虫行为进行反爬，通常在爬取步骤上做分析
3.2.1 通过js实现跳转来反爬
反爬原理：js实现页面跳转，无法在源码中获取下一页url
解决方法：多次抓包获取条状url，分析规律
3.2.2 通过蜜罐（陷阱）获取爬虫ip（或代理ip），进行反爬
反爬原理：在爬虫获取链接进行请求的过程中，爬虫会根据正则，xpath，css等方式进行后续链接的提取，此时服务器端可以设置一个陷阱url，会被提取规则获取，但是正常用户无法获取，这样就能有效的区分爬虫和正常用户
解决方法：完成爬虫的编写之后，使用代理批量爬取测试/仔细分析响应内容结构，找出页面中存在的陷阱
3.2.3 通过假数据反爬
反爬原理：向返回的响应中添加假数据污染数据库，通常假数据不会被正常用户看到
解决方法：长期运行，核对数据库中数据同实际页面中数据对应情况，如果存在问题/仔细分析响应内容
3.2.4 阻塞任务队列
反爬原理：通过生成大量垃圾url，从而阻塞任务队列，降低爬虫的实际工作效率
解决方法：观察运行过程中请求影响状态/仔细分析源码获取垃圾url生成规则，对url进行过滤
3.2.5 阻塞网络io
反爬原理：发送请求获取响应的过程实际上就是下载的过程，在任务队列中混入一个大文件的url，当爬虫在进行该请求时将会占用网络io，如果是有多线程则会占用线程
解决方法：观察爬虫运行状态/多线程对请求线程计时/发送请求线
3.2.6 运维平台综合审计
反爬原理：通过运维平台进行综合管理，通常采用复合型反爬策略，多种手段同时使用
解决方法：仔细观察分析，长期运行测试目标网站，检查数据采集速度，多方面处理
4.常见基于数据加密进行反爬
4.1 对响应中含有的数据进行特殊化处理
通常的特殊化处理主要指的是css数据偏移/自定义字体/数据加密/数据图片/特殊编码格式
4.1.1 通过自定义 字体来反爬
猫眼口碑，左面写的口碑9.2，检查之后，右面根本不会显示该数字，而是显示几个方框
在无痕模式准备抓包，打开网址，可以找到它的数字就像一段乱码，这就是它自定义的字体：
处理方法：我们可以将数字和自定义字体对应起来，比如9对应的就是
4.1.2 通过css来反爬
反爬思路：源码数据不为真正数据，需要通过css位移才能产生真正数据
解决思路：计算css偏移
4.1.3 通过 js动态生成数据 进行反爬
反爬原理：通过js动态生成
解决思路：解析关键js，获得数据生成流程，模拟生成数据
4.1.4 通过数据图片化反爬
一串数字在做成图片显示
解决思路：通过使用图片解析引擎从图片中解析数据
4.1.5 通过编码格式进行反爬
反爬原理：不适用默认编码格式，在获取响应后通常爬虫使用utf-8格式进行解码，此时解码结果将会是乱码或者报错
解决思路：根据源码进行多格式解码，或者真正的解码格式
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