#requests
请教下大家在做电商/社媒数据采集时，直接用requests或者playwright都遇到过哪些反爬机制？
我总结下来主要有以下几个：user agent识别、人机验证、cookies追踪、js动态加载、行为指纹识别、IP检测等。虽然requests和selenium采集电商、社交媒体数据确实好用，但处理反爬很麻烦，还需要设置来源头、ip代理池等等。
我研究生做社媒关系分析课题时，需要采集大量社交媒体用户发帖评论数据，当时用的是第三方采集平台亮数据的网页抓取浏览器，它能模拟真实用户的浏览器，且直接内置了动态住宅ip代理池，不需要自己去布置，而且可以自动化解锁验证码、人机验证，相当于处理了90%的爬虫工作，你只需要写selenium代码去接接口，指挥浏览器采集数据即可，这帮了我大忙，当时只用了一两天的时间就把数据部分搞定了，还不错的。... 展开详请
使用python requests爬虫采集电商数据，怎么能保持稳定不被检测？
这是个老生常谈的问题了，我经常用python reqeusts或者selenium采集各种跨境电商数据，用来分析竞品策略，对于反爬机制处理无非就三大类：
第一是智能化的切换代理IP池，包括频率、位置等
第二是处理各种人机验证，需要ocr等算法处理
第三是动态加载和逆向，因为很多网页数据被隐藏了，需要动态处理或者逆向解析
我用过一个比较好的工具可以处理上面的反爬机制，亮数据的数据采集api，因为亮数据本身就是做动态住宅IP池的，所以你用reqeusts接入其api能自动切换代理ip，而且什么访问频率、位置都设计好不容易被发现，其次它还有AI可以识别处理验证码，不需要接打码平台，非常稳定，最后它还可以处理动态网页，直接提取结构化的json数据，方便那些需要加载滚动的电商网页，真的方便。... 展开详请
使用Python爬虫，怎么处理反爬机制？
你这个问题其实是大多数用Python做爬虫的同学都会遇到的：一开始用requests能抓几页，后面就不是IP被封，就是跳验证码，数据拿不全，体验很糟心。遇到这些反爬虫机制，主要可以从以下几个方向入手优化：
使用高质量代理IP
单一IP很容易被目标网站限制，建议用动态住宅代理或高质量IP池，定期切换IP，模拟真实用户访问。这样能大大降低被封的概率。
模拟真实浏览器行为
有些网站会检测User-Agent、Referer、Cookie等请求头，建议用requests的headers参数伪装成常见浏览器访问，或者直接用Selenium+浏览器内核模拟用户操作。
降低请求频率
可以在请求之间加随机延时，避免高频率访问被识别为爬虫。
处理验证码
如果遇到验证码，可以尝试用OCR识别或者手动处理，或者直接绕过验证码页面，部分网站也会在验证码次数过多后自动放宽限制。
分布式采集
多台服务器协同采集，可以进一步分散风险，提升抓取效率。
其实，自己维护IP池又累又不稳定。如果你有大批量、长期采集需求，推荐试试亮数据。亮数据是一家专注于海外平台数据采集的服务商，提供网页抓取API、网页解锁器API、抓取浏览器和全球1.5亿+高质量住宅代理IP资源，支持无限并发和智能切换，帮助你轻松应对各种反爬虫策略，让数据采集更高效、稳定。如果你也被反爬困扰，不妨体验一下亮数据，让爬虫更省心！... 展开详请
requests.get() 获取不到正确内容,怎么回事
`requests.get()` 获取不到正确内容可能有以下几个原因：
1. 网络问题：请检查您的网络连接是否正常，尝试重新发起请求。
2. URL错误：确认您请求的URL是否正确无误。
3. 请求头问题：有时候需要设置正确的请求头（如User-Agent、Referer等）才能获取到正确的内容。
4. 动态加载内容：有些网站使用JavaScript动态加载内容，`requests.get()`只能获取到静态HTML内容，无法获取JavaScript加载的内容。此时可以考虑使用Selenium或其他JavaScript支持的爬虫工具。
5. 反爬虫策略：有些网站会采取反爬虫策略，如设置验证码、IP限制等。针对这种情况，可以尝试设置代理IP、使用Cookies等方法绕过。
6. 服务器响应超时：如果服务器响应时间过长，可以尝试增加`timeout`参数以设置更长的等待时间。
举例：使用Python的`requests`库发起GET请求时，可以这样设置请求头和超时时间：
```python
import requests
url = "https://example.com"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
print(response.text)
```
如果涉及到动态加载内容的获取，可以考虑使用腾讯云的[无头浏览器服务](https://cloud.tencent.com/product/tcss)，它可以帮助您模拟真实用户行为，支持JavaScript渲染，有效解决动态页面加载问题。... 展开详请
python requests 的使用方法是什么
Python requests 是一个用于发送 HTTP 请求的库，它使得发送 HTTP/1.1 请求变得简单。以下是使用 Python requests 库的一些基本示例：
1. 安装 requests 库：
在使用 requests 库之前，您需要先安装它。可以通过 pip 进行安装：
```
pip install requests
```
2. 发送 GET 请求：
要发送一个 GET 请求，您可以使用 requests.get() 方法。例如，以下代码将发送一个 GET 请求到指定的 URL：
```python
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
print(response.text)
```
在这个例子中，我们向 "https://api.example.com/data" 发送了一个 GET 请求，并将响应内容打印出来。
3. 发送 POST 请求：
要发送一个 POST 请求，您可以使用 requests.post() 方法。例如，以下代码将发送一个 POST 请求到指定的 URL，并附带一些数据：
```python
import requests
data = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://api.example.com/data', data=data)
print(response.text)
```
在这个例子中，我们向 "https://api.example.com/data" 发送了一个 POST 请求，并附带了一些数据，然后将响应内容打印出来。
4. 添加请求头：
要向请求中添加请求头，您可以使用 headers 参数。例如，以下代码将发送一个带有自定义 User-Agent 的 GET 请求：
```python
import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
print(response.text)
```
在这个例子中，我们向 "https://api.example.com/data" 发送了一个 GET 请求，并添加了一个自定义的 User-Agent 请求头，然后将响应内容打印出来。
5. 处理 JSON 数据：
如果您需要发送或接收 JSON 数据，可以使用 json 参数和 .json() 方法。例如，以下代码将发送一个包含 JSON 数据的 POST 请求，并解析响应中的 JSON 数据：
```python
import requests
data = {'key': 'value'}
response = requests.post('https://api.example.com/data', json=data)
json_data = response.json()
print(json_data)
```
在这个例子中，我们向 "https://api.example.com/data" 发送了一个包含 JSON 数据的 POST 请求，并使用 .json() 方法解析响应中的 JSON 数据，然后将 JSON 数据打印出来。
这些示例仅涉及 Python requests 库的基本用法。您可以根据需要进一步探索该库的其他功能和选项。如果您需要处理更复杂的 HTTP 请求，可以考虑使用腾讯云的云函数 SCF（Serverless Cloud Function）产品，它可以帮助您轻松构建和部署无服务器应用程序。... 展开详请
接口需要同时携带header和session时该怎么封装requests框架
答案：在使用requests框架时，如果需要同时携带header和session，可以通过以下方式进行封装：
解释：在发送HTTP请求时，header和session是两个不同的概念。header是请求头，包含了关于请求的元数据，如User-Agent、Content-Type等。而session是服务器用来跟踪用户状态的一种机制，通常通过cookie来实现。在requests框架中，可以通过传递字典参数来设置header，同时可以使用Session对象来管理session。
举例：以下是一个使用requests框架同时携带header和session的示例：
```python
import requests
# 创建Session对象
session = requests.Session()
# 设置header
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
'Content-Type': 'application/json'
}
# 发送请求，同时携带header和session
response = session.get('https://example.com', headers=headers)
# 处理响应
print(response.text)
```
在这个示例中，我们首先创建了一个Session对象，然后设置了一个header字典，包含了User-Agent和Content-Type。接着，我们使用session.get()方法发送GET请求，并将header字典传递给headers参数。这样，我们就成功地在请求中同时携带了header和session。
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requests模块的response.text与response.content有什么区别
在Python的requests库中，response.text和response.content是两个不同的属性，它们分别表示HTTP响应的文本内容和原始字节内容。
1. response.text：它表示HTTP响应的文本内容，通常用于处理文本数据。response.text会自动根据响应的编码格式（如UTF-8、GBK等）对响应内容进行解码。如果响应内容包含非ASCII字符，那么response.text将返回一个unicode字符串。
2. response.content：它表示HTTP响应的原始字节内容，不进行任何解码操作。response.content返回的是一个字节串（bytes），可以用于处理二进制数据，如图片、音频、视频等。
总结：response.text和response.content的主要区别在于它们处理响应内容的方式。response.text会自动解码响应内容，而response.content则直接返回原始字节内容。根据实际需求选择使用哪个属性。... 展开详请
在使用osmnx时出现requests.exceptions.SSLError？
腾讯云开发者
