


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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.
