在当今互联网时代，爬虫技术被广泛应用于数据采集、搜索引擎优化等领域。然而，许多网站为了保护其数据和资源，采取了各种反爬机制。JS逆工程是其中一种常见的反爬手段，通过在网页中利用JavaScript代码动态生成内容，使得爬虫难以获取有效数据。本文深入解析了JS逆工程中的反爬机制，并提供了解决方案。
在写了七篇爬虫基础文章之后，终于写到心心念念的Scrapy了。Scrapy开启了爬虫2.0的时代，让爬虫以一种崭新的形式呈现在开发者面前。
原理 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。 然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索； 所以一个完整的
传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
反爬方与爬虫方相互博弈，不断制造爬取难度，或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术，来对抗种种反爬限制。
这里要切记，人力成本也是资源，而且比机器更重要。因为，根据摩尔定律，机器越来越便宜。而根据IT行业的发展趋势，程序员工资越来越贵。因此，通常服务器反爬就是让爬虫工程师加班才是王道，机器成本并不是特别值钱。
在互联网时代，网站采取了各种手段来防止被爬虫抓取数据，其中最常见的就是JavaScript反爬虫技巧。本文将揭示一些常用的JavaScript反爬虫技巧，并提供一些实际操作建议，帮助您保护自己的爬虫免受检测和封禁。
爬虫的 JavaScript 逆向是指对使用 JavaScript 编写的网站爬虫进行逆向工程。通常，网站会使用 JavaScript 来动态加载内容、执行操作或者进行验证，这可能会使得传统的爬虫在获取网页内容时遇到困难。因此，进行爬虫的 JavaScript 逆向工程通常包括以下步骤：
在网页抓取过程中，动态加载的内容通常无法通过传统的爬虫工具直接获取，这给爬虫程序的编写带来了一定的技术挑战。腾讯新闻（https://news.qq.com/）作为一个典型的动态网页，展现了这一挑战。
在爬虫中，我们在爬取某些网页时，需要的数据中有时间日期，静态的网页直接就可以爬取，但碰到动态加载的对应的时间可能就是 js 代码生成的，直接爬取得不到。小编给大家带来了两个例子来爬取对应的时间日期。
写了这么多年爬虫了，经常还是会撞上反爬机制。虽然大多数时候都能解决，但是毕竟反爬机制多种多样，有时候遇到一个许久不见的反爬机制，也会感到手生，一时想不上来应对方法，而浪费不少时间。最近写了不少爬虫，接下来一段时间又不写了，趁着手还比较熟，记录一下备忘，方便大家也方便自己。
反爬虫的方法 robots.txt配置 ——反爬等级 ★ User-Agent检测 ——反爬等级 ★ 账户进行访问控制 ——反爬等级 ★★ 有限数据访问 ——反爬等级 ★★★ 访问频率限制 ——反爬等级 ★★★ cookie/token等有效时间 ——反爬等级 ★★★ ip黑名单 ——反爬等级 ★★★ ID连续性问题——反爬等级 ★★★★ JS动态加载 ——反爬等级 ★★★★ 信息图片化 ——反爬等级 ★★★★ 接口加密 ——反爬等级 ★★★★ 接口加密 ——反爬等级 ★★★★★ 验证码 ——反爬等级 ★★
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
公众号爬取今日头条的那一期，不少小伙伴反应爬取下来的图片无法查看或者爬取不了，小詹也重新试了下，的确是的，写那篇推文的时候，头条还比较友好，没有添加反爬措施，大概是爬取的朋友太多，对其造成了极大的压力吧，添加了某些反爬技术，然而，上有政策，下有对策，粉丝群有小伙伴改写了程序并添加了反反爬策略进行了妹子的爬取~
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得
在深入研究动态Nuxt应用程序的复杂性时，从生成页面到实施站点地图和动态组件，很容易忽视robots.txt文件的关键作用。然而，为了在浏览器和Android平台上获得最佳可见性，配置这个经常被忽视的文件是至关重要的。在这篇文章中，我们将解决这一疏忽，并引导我们完成为Nuxt项目配置robots.txt的过程。让我们揭示这个文件的重要性以及它对搜索引擎排名的影响，确保我们的Nuxt应用在数字领域脱颖而出。
众所周知，爬虫比较难爬取的就是动态生成的网页，因为需要解析 JS, 其中比较典型的 例子就是淘宝，天猫，京东，QQ 空间等。所以在我爬取京东网站的时候，首先需要确 定的就是爬取策略。因为我想要爬取的是商品的信息以及相应的评论，并没有爬取特定 的商品的需求。所以在分析京东的网页的 url 的时候, 决定使用类似全站爬取的策略。 分析如图：
爬虫（crawler）和反爬虫（anti-crawler）技术之间的对抗是一场持续的猫鼠游戏。爬虫是自动化的网络机器人，它们浏览互联网上的网站，以收集信息和数据。而反爬虫技术则是网站管理员用来阻止或限制爬虫收集数据的技术和策略。
因为 Python 语法简介以及强大的第三方库，所以我们使用它来制作网络爬虫程序。网络爬虫的用途是进行数据采集，也就是将互联网中的数据采集过来。
scrapy爬虫与传统爬虫一样，都是通过访问服务器端的网页，获取网页内容，最终都是通过对于网页内容的分析来获取数据，这样的弊端就在于他更适用于静态网页的爬取，而面对js渲染的动态网页就有点力不从心了，因为通过js渲染出来的动态网页的内容与网页文件内容是不一样的。
近来这两三个月，我陆续将自己学到的爬虫技术分享出来。以标准网络库 urllib 的用法起笔，接着介绍各种内容提供工具，再到后续的 scrapy 爬虫框架系列。我的爬虫分享之旅已经接近尾声了。本文就来聊聊如何防止爬虫被 ban 以及如何限制爬虫。
Python爬虫为什么受欢迎 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。 利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如： 知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。 淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。 安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。
在爬取简单的页面则很轻松的可以抓取搞定，但是如今一个b***p项目(不透露)，需要抓取的网站有比较强悍的反爬虫技术，我们也提高作战技术，汇总并逐步实现反爬虫技术。
爬取知乎、豆瓣等网站的优质话题内容；抓取房产网站买卖信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析；爬取招聘网站职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。
crapy爬取百度新闻，爬取Ajax动态生成的信息，抓取百度新闻首页的新闻rul地址
摘要总结：本文介绍了如何通过Python爬虫从上海高级人民法院网爬取开庭公告数据，并对数据进行分析。首先，作者介绍了爬虫的基本流程和重要的知识点。然后，详细分析了目标网站和目标数据的分析。最后，通过一个实例展示了如何实现数据的爬取和分析。
隐私起见，本文不会提及任何具体的事例。如有提及，一定会强脱敏。或者说都是我编的，请当故事看。
导语： 互联网最激烈的对抗战场，除了安全专家与黑客之间，大概就是爬虫与反爬虫领域了。据统计，爬虫流量早已超过了人类真实访问请求流量。互联网充斥着形形色色的爬虫，云上、传统行业都有不同规模的用户被爬虫爱好者盯上，这些爬虫从哪里来？爬取了谁的数据？数据将被用于何处？ 近日，腾讯云发布2018上半年安全专题系列研究报告，该系列报告围绕云上用户最常遭遇的安全威胁展开，用数据统计揭露攻击现状，通过溯源还原攻击者手法，让企业用户与其他用户在应对攻击时有迹可循，并为其提供可靠的安全指南。本篇报告中，云鼎实验室通过部署的
导语：互联网最激烈的对抗战场，除了安全专家与黑客之间，大概就是爬虫与反爬虫领域了。据统计，爬虫流量早已超过了人类真实访问请求流量。互联网充斥着形形色色的爬虫，云上、传统行业都有不同规模的用户被爬虫爱好者盯上，这些爬虫从哪里来？爬取了谁的数据？又将数据用于何处？
之前和大家分享过java爬虫框架 Jsoup，可还是要敲代码才能爬取东西，运营产品还是没法直接用，时不时来找大叔我爬些数据做分析，烦得很。
实现爬虫技术的编程环境有很多种，Java、Python、C++等都可以用来爬虫。但很多人选择Python来写爬虫，为什么呢？因为Python确实很适合做爬虫，丰富的第三方库十分强大，简单几行代码便可实现你想要的功能。更重要的，Python也是数据挖掘和分析的好能手。那么，Python爬虫一般用什么框架比较好？
JS逆向是指利用编程技术对网站上的JavaScript代码进行逆向分析，从而实现对网站数据的抓取和分析。这种技术在网络数据采集和分析中具有重要的应用价值，能够帮助程序员获取网站上的有用信息，并进行进一步的处理和分析。
电商平台的核心引擎大致分为两块，搜索架构和产品布局，应该说各有各的特色。当然今天的主题是反爬虫机制，电商平台如何能保护好自己的数据，又不影响正常用户体验，所谓当今业界一场持久的攻防博弈。 一阶爬虫（技术篇） 应用场景一：静态结果页，无频率限制，无黑名单。 攻：直接采用scrapy爬取 防：nginx层写lua脚本,将爬虫IP加入黑名单，屏蔽一段时间（不提示时间） 应用场景二：静态结果页，无频率限制，有黑名单 攻：使用代理（http proxy、VPN），随机user-agent 防：加大频率周期,每小时或每
值得注意的是，爬虫技术的使用也存在法律和道德上的问题，如果使用不当可能会造成不良后果，例如隐私泄露、版权侵权等问题。因此，在使用爬虫技术时应该遵守合法合规的原则，并注意数据保护和隐私保护。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以
最常见的基本都会使用代理IP来进行访问，但是对于一般人来说，几万ip差不多是极限了，所以一个ip还是可能多次请求。意味着爬虫需要付出更多的成本投入在IP资源上，IP越多，爬取的成本越高，自然容易劝退一部分人。
近期由于工作原因，需要一些数据来辅助业务决策，又无法通过外部合作获取，所以使用到了爬虫抓取相关的数据后，进行分析统计。在这个过程中，也看到很多同学爬虫相关的文章，对基础知识和所用到的技术分析得很到位
对于基本网页的抓取可以自定义headers,添加headers的数据 使用多个代理ip进行抓取或者设置抓取的频率降低一些， 动态网页的可以使用selenium + phantomjs 进行抓取 对部分数据进行加密的，可以使用selenium进行截图，使用python自带的pytesseract库进行识别，但是比较慢最直接的方法是找到加密的方法进行逆向推理。
导语：互联网最激烈的对抗战场，除了安全专家与黑客之间，大概就是爬虫与反爬虫领域了。据统计，爬虫流量早已超过了人类真实访问请求流量。互联网充斥着形形色色的爬虫，云上、传统行业都有不同规模的用户被爬虫爱好者盯上，这些爬虫从哪里来？爬取了谁的数据？数据将被用于何处？
从网络开始的那一刻起，爬虫就肩负了她的使命，数据收集！尤其是大数据时代的到来，越来越多的企业认识到数据的重要性，数据成了一个企业的重要资产，数据的多样性给了爬虫更高的使命。今天我们来探讨一下常见爬虫的攻防策略，对大家设计爬虫和反爬虫有一定的指导作用！
鉴于 Chrome 浏览器的强大，Chrome 网上应用商店很多强大的插件可以帮助我们快速高效地进行数据爬虫。
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