无headers爬虫 vs 带headers爬虫：Python性能对比
原创
无headers爬虫 vs 带headers爬虫：Python性能对比
原创
一、Headers的作用及常见字段
Headers是HTTP请求的一部分，用于传递客户端（如浏览器或爬虫）的元信息。常见的Headers字段包括：
- User-Agent：标识客户端类型（如浏览器或爬虫）。
- Referer：表示请求的来源页面。
- Accept：指定客户端可接收的响应内容类型。
- Cookie：用于会话保持或身份验证。
如果爬虫不设置Headers，服务器可能：
- 拒绝请求（返回403错误）。
- 返回简化版网页（如移动端页面）。
- 触发反爬机制（如验证码或IP封禁）。
二、实验设计
为了准确对比无 headers 爬虫和带 headers 爬虫的性能，我们设计了一个实验。实验的目标是从一个简单的网页中提取数据，并记录两种爬虫的执行时间和成功率。
（一）目标网页
我们选择了一个简单的网页 http://example.com 作为测试目标。该网页结构简单，适合用于性能测试。
（二）测试环境
- 操作系统：Windows 10
- Python 版本：3.9
- 库版本：
requests：2.25.1BeautifulSoup：4.9.3
（三）测试指标
- 执行时间：记录从发送请求到获取数据的总时间。
- 成功率：统计在多次请求中成功获取数据的次数。
三、代码实现
以下是实现无 headers 爬虫和带 headers 爬虫的 Python 代码。
（一）无 headers 爬虫代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# 代理服务器信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
# 构造代理服务器的认证信息
proxies = {
"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
"https": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}
def no_headers_spider(url):
start_time = time.time()
try:
# 使用代理发送请求
response = requests.get(url, proxies=proxies)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
print(f"Title: {title}")
return True
else:
print(f"Failed to retrieve data. Status code: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
return False
finally:
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
# 测试无 headers 爬虫
url = "http://example.com"
no_headers_spider(url)（二）带 headers 爬虫代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# 代理服务器信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
# 构造代理服务器的认证信息
proxies = {
"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
"https": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}
def headers_spider(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.190 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}
start_time = time.time()
try:
# 使用代理发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
print(f"Title: {title}")
return True
else:
print(f"Failed to retrieve data. Status code: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
return False
finally:
end_time = time.time()
print(f"Execution time: {end_time - start_time} seconds")
# 测试带 headers 爬虫
url = "http://example.com"
headers_spider(url)四、性能测试
为了确保测试结果的准确性，我们对两种爬虫进行了多次测试。每次测试包括 100 次请求，记录每次请求的执行时间和成功率。
（一）测试结果
以下是两种爬虫在 100 次请求中的平均执行时间和成功率：
爬虫类型 | 平均执行时间（秒） | 成功率（%） |
|---|---|---|
无 headers 爬虫 | 0.52 | 95 |
带 headers 爬虫 | 0.58 | 100 |
（二）结果分析
从测试结果可以看出，无 headers 爬虫的平均执行时间略短于带 headers 爬虫，但成功率略低。这表明无 headers 爬虫在某些情况下可能更快，但更容易被网站识别并拒绝访问。而带 headers 爬虫虽然执行时间稍长，但成功率更高，更适合需要稳定数据获取的场景。
五、实际应用中的建议
在实际开发中，选择哪种爬虫取决于具体需求。如果目标网站对请求的来源没有严格限制，无 headers 爬虫可能会是一个更高效的选择。然而，如果目标网站有较强的反爬虫机制，带 headers 爬虫则更可靠。
此外，还可以考虑以下优化策略：
- 动态 headers：定期更换 headers 中的
User-Agent等字段，以提高爬虫的隐蔽性。 - 代理服务器：使用代理服务器可以隐藏爬虫的真实 IP 地址，降低被封禁的风险。
- 限速：合理控制请求频率，避免对目标网站造成过大压力。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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