如何進行網頁抓取而不被封禁

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由於其多功能性和易用性，Python 已成為最受歡迎的程式語言之一。Python 真正閃耀的領域之一是網頁抓取，這是一種從網站提取資料的技術。無論您是需要收集資訊進行研究、構建資料驅動的應用程式還是監控競爭對手，Python 都提供了強大的庫和工具來促進網頁抓取。但是，網頁抓取也伴隨著自身的一系列挑戰，其中之一就是被網站封禁的風險。

在本教程中，我們將深入探討網頁抓取的世界，並討論避免被網站封禁的有效策略。我們瞭解到，當您的抓取工作因檢測機制或 IP 封禁而停止時，會產生挫敗感。因此，我們將為您提供成功抓取網站所需的知識和技術，同時最大程度地降低被封禁的風險。在本文的下一節中，我們將探討被封禁的常見原因以及避免檢測的技術。因此，讓我們深入瞭解如何瀏覽網頁抓取的世界而不被封禁。

如何進行網頁抓取而不被封禁

在本節中，我們將討論一些在不被打擾的情況下進行網頁抓取的技術。透過遵循這些策略，我們可以更有效地抓取資料，並最大程度地降低檢測和封禁的風險。

尊重網站的服務條款和 robots.txt 檔案

在抓取網站之前，務必檢視並尊重網站的服務條款，並遵守 robots.txt 檔案中提供的任何具體指南。robots.txt 檔案是一個託管在網站伺服器上的文字檔案，它指定網路爬蟲可以訪問站點的哪些部分。透過遵守這些準則，我們展示了合乎道德的抓取實踐，並減少了被封禁的可能性。

在 Python 中，我們可以使用 `robotexclusionrulesparser` 等庫來解析 robots.txt 檔案並確定允許抓取的區域。以下是一個示例

from urllib.robotparser import RobotFileParser

def check_robotstxt(url):
    parser = RobotFileParser()
    parser.set_url(url + '/robots.txt')
    parser.read()

    if parser.can_fetch("*", url):
        print("Scraping allowed according to robots.txt")
    else:
        print("Scraping not allowed according to robots.txt")

check_robotstxt("https://www.example.com")

輸出

Scraping allowed according to robots.txt

透過使用以上程式碼片段，我們可以根據網站的 robots.txt 檔案檢查是否允許抓取特定網站。

使用延遲和超時進行抓取

為了避免引起懷疑並被檢測為機器人，我們可以在連續請求之間引入一些時間延遲並設定適當的超時時間。這些延遲模仿人類瀏覽行為，並確保我們不會用快速連續的請求過載伺服器。

在 Python 中，我們可以使用 `time` 模組在請求之間引入延遲。以下是一個示例

import requests
import time

def scrape_with_delay(url):
    time.sleep(2)  # Delay for 2 seconds
    response = requests.get(url)
    # Process the response

scrape_with_delay("https://www.example.com")

透過使用 `time.sleep(2)` 新增 2 秒的延遲，我們在請求之間設定了暫停，從而降低被標記為可疑活動的可能性。

使用代理和輪換 IP 地址

使用代理和輪換 IP 地址可以幫助我們避免基於 IP 的封禁和檢測。代理充當我們的抓取工具和網站之間的中介，掩蓋我們真實的 IP 地址，並使跟蹤我們的抓取活動變得更加困難。

在 Python 中，我們可以利用 `requests` 和 `rotating_proxies` 等庫來處理代理和輪換 IP 地址。以下是一個示例

import requests
from rotating_proxies import get_proxy

def scrape_with_proxy(url):
    proxy = get_proxy()  # Retrieve a proxy IP address
    proxies = {
        'http': f'http://{proxy}',
        'https': f'https://{proxy}'
    }

    response = requests.get(url, proxies=proxies)
    # Process the response

scrape_with_proxy("https://www.example.com")

透過在我們的請求中使用代理 IP 地址，我們可以有效地掩蓋我們的真實 IP 地址，並最大程度地降低被封禁的可能性。

隨機化使用者代理和標頭

使用者代理和標頭提供了有關發出請求的客戶端的資訊。網站通常使用這些詳細資訊來識別抓取活動。為了避免檢測，我們可以在每次請求時隨機化使用者代理和標頭，使網站難以跟蹤和阻止我們的抓取工作。

在 Python 中，我們可以使用 `fake_useragent` 庫來實現這一點。以下是一個示例

import requests
From fake_useragent import UserAgent

def scrape_with_random_headers(url):
    user_agent = UserAgent()
    headers = {'User-Agent': user_agent.random}

    response = requests.get(url, headers=headers)
    # Process the response

scrape_with_random_headers("https://www.example.com")

透過使用 `user_agent.random` 生成隨機使用者代理，我們確保每個請求看起來都像是來自不同的瀏覽器或裝置，從而進一步掩蓋我們的抓取活動。

以程式設計方式處理驗證碼

驗證碼可能是網頁抓取中的一大障礙，因為它們專門用於區分人和機器人。為了以程式設計方式處理驗證碼，我們可以採用使用驗證碼求解服務或實施光學字元識別 (OCR) 來自動化該過程的技術。

有各種第三方驗證碼求解服務可用，它們提供 API 以與我們的抓取程式碼整合。這些服務使用高階演算法來自動分析和求解驗證碼。或者，我們可以利用 Python 中的 `pytesseract` 等 OCR 庫來提取和解釋驗證碼影像中的文字。

在本文的下一節中，我們將探討防止封禁的高階策略，包括會話管理、處理動態網站以及實施反抓取措施。

防止封禁的高階策略

務必探索可以進一步增強我們的抓取能力並降低被封禁風險的高階策略。這些策略側重於模擬類人行為、處理動態網站以及克服反抓取措施。

實施會話管理

會話管理允許我們在抓取過程中與網站保持有狀態的互動。透過利用會話，我們可以保留 Cookie、處理身份驗證並維護我們的抓取活動的上下文。這在抓取需要登入憑據或涉及多個步驟的網站時特別有用。

在 Python 中，我們可以利用 `requests` 庫的 `Session` 物件來管理我們的抓取會話。以下是一個示例

import requests

def scrape_with_session(url):
    session = requests.Session()
    
    # Perform necessary requests and interactions within the session
    login_data = {
        'username': 'your_username',
        'password': 'your_password'
    }
    session.post('https://www.example.com/login', data=login_data)

    response = session.get(url)
    # Process the response

scrape_with_session("https://www.example.com")

在上面的程式碼片段中，我們使用 `requests.Session()` 建立了一個會話。然後，我們可以在會話中執行登入請求或任何其他所需的互動，確保會話上下文在後續請求中得以保留。

模擬類人行為

為了使我們的抓取活動看起來更像人類，我們可以加入其他行為，例如滑鼠移動、滾動以及與網頁上的元素進行互動。

在 Python 中，我們可以透過使用 Selenium WebDriver 等 Web 自動化工具來實現此目的。Selenium 允許我們以程式設計方式自動化瀏覽器操作並與 Web 元素進行互動。以下是一個示例

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

def scrape_with_selenium(url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)

    # Perform actions like mouse movements and scrolling
    element = driver.find_element_by_id('example-element')
    actions = ActionChains(driver)
    actions.move_to_element(element).perform()

    # Extract data or interact with elements
    element.click()
    # Process the response

scrape_with_selenium("https://www.example.com")

在上面的程式碼中，我們使用 Selenium WebDriver 和 Chrome 瀏覽器驅動程式來自動與網頁進行互動。我們可以使用 `ActionChains` 執行滑鼠移動或滾動等操作。這種方法可以幫助我們複製人類瀏覽行為，並減少被標記為機器人的可能性。

處理動態網站和 JavaScript 渲染

許多現代網站嚴重依賴 JavaScript 來動態載入內容並與使用者互動。在抓取此類網站時，必須處理 JavaScript 渲染，以確保我們捕獲完整且最新的內容。

前面提到的 Selenium WebDriver 等工具也可以透過自動執行 JavaScript 來處理動態網站。但是，使用完整瀏覽器進行抓取可能需要大量資源並且速度較慢。另一種方法是使用無頭瀏覽器或 JavaScript 渲染服務（如 Puppeteer 或 Splash），這些服務可以與 Python 整合。

結論

在本教程中，我們探討了避免在網頁抓取時被封禁的有效策略。透過尊重網站的服務條款、加入延遲、使用代理和輪換 IP 地址、隨機化使用者代理和標頭、以程式設計方式處理驗證碼、實施會話管理、模擬類人行為以及處理動態網站和 JavaScript 渲染，我們可以瀏覽網頁抓取的世界而不被封禁。這些技術和策略以及提供的程式碼示例為我們提供了成功抓取資料的知識和工具，同時最大程度地降低了檢測和封禁的風險。透過遵循合乎道德的抓取實踐並模擬人類行為，我們可以從網站提取有價值的資料，而不會引起懷疑。