


Comment contourner les blocages de sites Web avec les requêtes Python et les faux agents utilisateurs ?
Comment simuler le comportement du navigateur avec les requêtes de Python et de faux agents utilisateurs
La bibliothèque de requêtes de Python est un outil puissant pour effectuer des requêtes HTTP, mais il peut rencontrer des limitations lors de la tentative d’accès à certains sites Web. En effet, les sites Web peuvent mettre en œuvre des mesures anti-bots qui font la distinction entre les vrais navigateurs et les scripts automatisés. Pour contourner ces blocages, les développeurs peuvent utiliser des techniques pour imiter le comportement du navigateur et générer des en-têtes d'agent utilisateur personnalisés.
Fournir un en-tête d'agent utilisateur
Une méthode efficace consiste à fournir un en-tête User-Agent valide, qui identifie le navigateur et le système d'exploitation utilisés par le demandeur. En imitant un navigateur populaire comme Chrome ou Firefox, les requêtes peuvent améliorer les chances d'obtenir la réponse souhaitée du site Web cible.
import requests url = 'http://www.ichangtou.com/#company:data_000008.html' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) print(response.content)
Utilisation de la bibliothèque Fake-useragent
Pour une approche plus pratique, la bibliothèque fake-useragent fournit une base de données robuste de chaînes d'agent utilisateur. En utilisant cette bibliothèque, les développeurs peuvent facilement générer des agents utilisateurs réalistes.
from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.chrome} response = requests.get(url, headers=headers)
En simulant les visites du navigateur et en générant des en-têtes d'agent utilisateur appropriés, les requêtes de Python peuvent contourner les blocages de sites Web et récupérer des informations comme si elles provenaient d'un véritable navigateur. Cette technique ouvre de nouvelles possibilités pour automatiser les tâches Web, accéder au contenu restreint et améliorer la précision des opérations de scraping Web.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
