Python의 요청과 사용자 에이전트를 사용하여 웹사이트 차단을 극복하는 방법은 무엇입니까?
Python의 요청 및 사용자 에이전트를 사용하여 브라우저 방문 위장: 웹 사이트 차단에 대한 솔루션
Python의 요청 패키지를 사용하여 웹 사이트에 액세스할 때 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 얻은 HTML 콘텐츠가 브라우저에 표시된 콘텐츠와 크게 다른 경우. 이는 브라우저가 아닌 사용자에 대한 액세스를 식별하고 제한하는 블록을 사용하는 웹사이트로 인해 발생하는 경우가 많습니다.
이를 극복하려면 브라우저 유형과 운영 체제를 식별하는 User-Agent 헤더를 제공하여 브라우저 방문을 시뮬레이션할 수 있습니다. 시스템을 사용하고 있습니다. 이를 통해 웹사이트는 이것이 진정한 브라우저 방문이라고 믿게 되어 원하는 콘텐츠에 대한 액세스 권한을 부여하게 됩니다. 요청으로 이를 수행할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
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)
또는 fake-useragent 패키지는 다양한 브라우저용 사용자 에이전트를 생성하고 사용하는 편리한 방법을 제공합니다.
from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() random_ua = ua.random headers = {'User-Agent': random_ua} response = requests.get(url, headers=headers)
활용하여 브라우저 방문을 위조하는 이러한 기술을 사용하면 이전에 Python 기반 시도를 차단했던 웹사이트에 성공적으로 액세스할 수 있습니다.
위 내용은 Python의 요청과 사용자 에이전트를 사용하여 웹사이트 차단을 극복하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
