一般的な Web スクレイピングの障害とその回避方法
Web スクレイピング ブロックは、クローラーが Web コンテンツを自動的にスクレイピングするのを防ぐために Web サイトによって取られる技術的手段です。 Web スクレイピング メカニズムをブロックする主な目的は、Web サイトのデータとリソースを悪意のあるクロールや悪用から保護し、それによって Web サイトの通常の動作とユーザー エクスペリエンスを維持することです。
クローラー開発において、Web スクレイピングに対する一般的な障害は主に次のとおりです。
User-Agent フィールド: ユーザーのリクエスト ヘッダーを検出します。ヘッダーを偽装することで回避できます。
IP: 単位時間当たりの特定の IP のリクエスト数を検出し、しきい値を超えた場合にそのリクエストを停止します。この制限を回避するには、プロキシ IP プールを使用します。
Cookie: ログインをシミュレートし、Cookie を正常に取得した後にデータをクロールする必要があります。
検証コード: コーディング プラットフォームまたはユーザーの動作をシミュレートしてバイパスすることによってクラックされる可能性があります。
-
動的ページ: データは ajax リクエストまたは JavaScript を通じて生成され、Selenium や PhantomJS などのツールを使用してブラウザーの動作をシミュレートすることでバイパスできます。
クローラー開発において、Web スクレイピングに対する一般的な障害は主に次のとおりです。Webスクレイピングのブロックを回避するためにヘッダーを偽装するにはどうすればよいですか?
次の戦略を採用できます:
ブラウザをシミュレートする: ユーザー エージェント フィールドを追加または変更して、クローラー プログラムではなく実際のブラウザ リクエストのように見せます。
アクセス アドレスの偽造: リファラー フィールドを設定して、あるページから別のページにリンクするユーザーの動作をシミュレートし、リファラーに基づく検出をバイパスします。
特定の実装では、たとえば Python のリクエスト ライブラリを使用して、クローラー リクエストのヘッダーを追加または変更できます。
import requests headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3', 'Referer': 'https://www.example.com/' } response = requests.get('https://www.targetwebsite.com/', headers=headers)
Webスクレイピング用にプロキシサーバーを設定するにはどうすればよいですか?
Web スクレイピング用のプロキシ サーバーのセットアップは、次の手順で実行できます。
1.適切なプロキシサーバーを選択します
プロキシ サーバーの安定性と信頼性を確保し、ターゲット Web サイトの要件に従って適切なプロキシ タイプ (HTTP、HTTPS、SOCKS5 など) を選択し、プロキシ サーバーの速度と帯域幅を確保します。 Web スクレイピングのニーズの要件を満たします。
2.プロキシサーバー情報を取得する
プロキシ サーバーの IP アドレス、ポート番号、および使用可能なユーザー名とパスワードを取得します。
Web スクレイピング コードでプロキシを設定します:
- 「requests ライブラリ」を使用する場合、proxies パラメーターを通じてプロキシ サーバーのアドレスとポートを指定できます。例えば:
proxies = { 'http': 'http://IP address:Port number', 'https': 'https://IP address:Port number', } response = requests.get('Destination URL', proxies=proxies)
- 「urllib ライブラリ」を使用する場合は、ProxyHandler を通じてプロキシを設定し、カスタム オープナー オブジェクトを構築する必要があります。 プロキシの有効性を確認する: クローラーが失敗する原因となる無効なプロキシの使用を避けるために、クローラを実行する前にテスト リクエストを送信してプロキシが有効かどうかを確認します。
上記の手順により、クローラーが使用するプロキシ サーバーを効果的に設定でき、クローラーの安定性と隠蔽性が向上します。
結論
Web スクレイピング バリアは、IP 制限、ユーザー エージェントの検出、キャプチャ検証など、自動クローラーを防ぐために Web サイトによって設定される技術的手段です。これらのメカニズムは、クローラーのアクセスを制限し、データ収集効率を低下させ、さらにはクローラーの攻撃につながります。禁止されています。
これらのメカニズムを回避するには、プロキシ IP の使用、ユーザーの動作のシミュレート、検証コードのクラッキングなど、さまざまな戦略を採用できます。その中でも、プロキシ IP の使用は最も一般的な戦略の 1 つであり、クローラーの実際の IP アドレスを隠し、リクエストの負荷を分散し、禁止されるリスクを軽減できます。
以上が一般的な Web スクレイピングの障害とその回避方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
