python如何爬外网限制软件

一、爬取外网限制软件的方法

使用代理IP、模拟浏览器行为、设置请求头信息、处理验证码、动态加载数据、遵守网站的robots协议，这些都是爬取外网限制软件时常用的方法。详细描述一下使用代理IP的方法：

使用代理IP可以隐藏真实的IP地址，从而避免被目标网站封禁。代理IP分为免费代理和付费代理，前者不稳定且速度较慢，后者较为稳定且速度较快。通过在爬虫代码中设置代理IP，爬虫程序可以通过代理服务器发送请求，从而绕过目标网站的IP限制。

二、使用代理IP

使用代理IP是网络爬虫中常见的技术，尤其在爬取有IP限制的网站时显得尤为重要。代理IP的使用可以隐藏爬虫的真实IP地址，避免被网站封禁，提高爬取的效率和成功率。以下是详细介绍。

1、选择代理IP

代理IP可以分为免费代理和付费代理。免费代理在互联网上有很多资源，但其稳定性和速度往往较差，容易导致爬取失败。付费代理则相对稳定且速度较快，适用于需要高效爬取的大规模数据采集任务。选择代理IP时，需要考虑其匿名性、速度、稳定性和地域等因素。

2、设置代理IP

在Python中使用代理IP可以通过requests库来实现。以下是一个简单的示例代码：

import requests
proxies = {
    'http': 'http://username:password@proxy_ip:port',
    'https': 'http://username:password@proxy_ip:port',
}
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

在上述代码中，proxies字典中包含了HTTP和HTTPS协议的代理设置。username和password是代理IP的认证信息，proxy_ip和port则是代理服务器的IP地址和端口号。通过将proxies参数传递给requests.get方法，爬虫程序可以通过代理服务器发送请求。

3、轮换代理IP

为了进一步提高爬取的成功率，可以使用代理IP池并轮换使用不同的代理IP。以下是一个示例代码：

import requests
import random
proxy_pool = [
    'http://username:password@proxy_ip1:port',
    'http://username:password@proxy_ip2:port',
    'http://username:password@proxy_ip3:port',
]
def get_random_proxy():
    return random.choice(proxy_pool)
for i in range(10):
    proxy = get_random_proxy()
    proxies = {'http': proxy, 'https': proxy}
    try:
        response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
        print(response.text)
    except Exception as e:
        print(f'Error: {e}')

在上述代码中，proxy_pool列表包含了多个代理IP地址。通过get_random_proxy函数，每次请求时随机选择一个代理IP，从而实现代理IP的轮换使用。这种方法可以有效降低被目标网站封禁的风险。

三、模拟浏览器行为

模拟浏览器行为是指在爬虫程序中模仿真实用户的操作，以避免被目标网站识别为爬虫。常见的方法包括设置请求头信息、使用无头浏览器等。

1、设置请求头信息

在发送HTTP请求时，可以通过设置请求头信息来模仿浏览器的行为。常见的请求头信息包括User-Agent、Referer、Accept-Language等。以下是一个示例代码：

import requests
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
    'Referer': 'http://example.com',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
response = requests.get('http://example.com', headers=headers)
print(response.text)

在上述代码中，通过设置headers参数，爬虫程序可以发送带有自定义请求头信息的HTTP请求，从而模仿浏览器的行为，避免被目标网站识别为爬虫。

2、使用无头浏览器

无头浏览器是一种没有图形界面的浏览器，可以在后台运行并模拟用户的操作。常用的无头浏览器包括Selenium、Puppeteer等。以下是使用Selenium模拟浏览器行为的示例代码：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get('http://example.com')
print(driver.page_source)
driver.quit()

在上述代码中，通过设置chrome_options参数，可以启动无头模式的Chrome浏览器。driver.get方法用于访问目标网站，driver.page_source属性可以获取网页的HTML内容。通过使用无头浏览器，爬虫程序可以模拟用户的操作，处理JavaScript动态加载的数据，从而实现更复杂的爬取任务。

四、处理验证码

许多网站为了防止自动化爬取，会使用验证码进行验证。处理验证码是爬虫开发中的一个难点，常用的方法包括手动识别、第三方识别服务等。

1、手动识别

手动识别是最简单的方法，但效率较低，不适用于大规模数据采集。可以通过保存验证码图片并手动输入验证码，完成验证过程。以下是一个示例代码：

import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
response = requests.get('http://example.com/captcha')
captcha_image = Image.open(BytesIO(response.content))
captcha_image.show()
captcha_code = input('Enter captcha: ')
data = {'captcha': captcha_code}
response = requests.post('http://example.com/submit', data=data)
print(response.text)

在上述代码中，通过requests.get方法获取验证码图片，并使用PIL库显示图片。用户手动输入验证码后，通过requests.post方法提交验证码，实现验证过程。

2、第三方识别服务

为了提高验证码识别的效率，可以使用第三方识别服务，如打码平台。常见的打码平台包括2Captcha、DeathByCaptcha等。这些平台提供API接口，可以将验证码图片上传到平台进行识别，并返回识别结果。以下是使用2Captcha平台识别验证码的示例代码：

import requests
api_key = 'your_2captcha_api_key'
captcha_image_url = 'http://example.com/captcha'
response = requests.get(captcha_image_url)
captcha_image = response.content
files = {
    'file': ('captcha.jpg', captcha_image),
}
data = {
    'key': api_key,
    'method': 'post',
}
response = requests.post('http://2captcha.com/in.php', files=files, data=data)
captcha_id = response.text.split('|')[1]
while True:
    response = requests.get(f'http://2captcha.com/res.php?key={api_key}&action=get&id={captcha_id}')
    if response.text == 'CAPCHA_NOT_READY':
        time.sleep(5)
    else:
        captcha_code = response.text.split('|')[1]
        break
data = {'captcha': captcha_code}
response = requests.post('http://example.com/submit', data=data)
print(response.text)

在上述代码中，通过将验证码图片上传到2Captcha平台，并轮询获取识别结果。识别完成后，提交验证码，实现验证过程。

五、动态加载数据

许多网站使用JavaScript动态加载数据，这些数据通常不会直接出现在HTML源码中。处理动态加载数据是爬虫开发中的一个难点，常用的方法包括解析XHR请求、使用无头浏览器等。

1、解析XHR请求

XHR（XMLHttpRequest）请求是浏览器用于异步加载数据的一种方式。通过分析网页的XHR请求，可以找到动态加载数据的接口，并直接请求接口获取数据。以下是一个示例代码：

import requests
response = requests.get('http://example.com/api/data')
data = response.json()
print(data)

在上述代码中，通过requests.get方法请求动态加载数据的接口，并使用response.json方法解析返回的JSON数据。这样可以直接获取动态加载的数据，而不需要解析HTML源码。

2、使用无头浏览器

对于复杂的动态加载数据，可以使用无头浏览器模拟用户操作，等待数据加载完成后再获取页面内容。以下是使用Selenium处理动态加载数据的示例代码：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get('http://example.com')
time.sleep(5)  # 等待数据加载完成
data = driver.execute_script('return window.__INITIAL_STATE__')
print(data)
driver.quit()

在上述代码中，通过无头浏览器访问目标网站，并使用time.sleep方法等待数据加载完成。然后，通过driver.execute_script方法执行JavaScript代码，获取动态加载的数据。这样可以处理复杂的动态加载数据，实现更复杂的爬取任务。

六、遵守网站的robots协议

在进行网络爬取时，遵守网站的robots协议是非常重要的。robots协议是一种网站用于告诉爬虫哪些页面可以爬取、哪些页面不能爬取的标准。通过检查网站的robots.txt文件，可以了解网站的爬取规则，并根据规则调整爬虫的行为。

1、检查robots.txt文件

robots.txt文件通常位于网站的根目录下，可以通过访问http://example.com/robots.txt来查看。以下是一个示例代码：

import requests
response = requests.get('http://example.com/robots.txt')
print(response.text)

在上述代码中，通过requests.get方法请求robots.txt文件，并打印其内容。根据文件内容，可以了解网站的爬取规则。

2、遵守爬取规则

根据robots.txt文件的内容，调整爬虫的行为，避免爬取被禁止的页面。以下是一个示例代码：

import requests
from urllib.robotparser import RobotFileParser
robot_parser = RobotFileParser()
robot_parser.set_url('http://example.com/robots.txt')
robot_parser.read()
url = 'http://example.com/page'
if robot_parser.can_fetch('*', url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)
else:
    print(f'URL "{url}" is disallowed by robots.txt')

在上述代码中，通过urllib.robotparser库解析robots.txt文件，并使用robot_parser.can_fetch方法检查URL是否允许爬取。如果允许，则发送请求获取页面内容；否则，跳过该URL。

七、总结

爬取外网限制软件是一项复杂的任务，需要综合使用多种技术和方法。使用代理IP、模拟浏览器行为、设置请求头信息、处理验证码、动态加载数据、遵守网站的robots协议，这些方法可以有效提高爬取的成功率和效率。在实际操作中，需要根据具体情况选择合适的方法，并灵活调整策略，以应对不同的限制和挑战。通过不断学习和实践，可以逐步掌握网络爬虫技术，实现更高效的数据采集。