Python爬虫进阶：解决反爬虫机制的技巧

✨ 前言

在爬虫初学阶段，我们常常使用 requests 和 BeautifulSoup 就能轻松抓取网页数据。但当目标网站对爬虫设置了各种“反爬虫机制”时，简单的方法往往无效，甚至直接被封禁 IP 或跳转到验证页面。

本篇文章将深入讲解 常见的反爬虫机制类型，并配合 Python 解决策略与代码实例，帮助你掌握破解反爬的核心技巧，提升数据抓取成功率与稳定性。

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️ 一、常见反爬虫机制类型

反爬类型	说明	举例网站
User-Agent 限制	屏蔽默认爬虫UA请求	百度、知乎
Referer 校验	拒绝无来源请求	B站、头条
Cookie 校验	无登录态不给数据	微博、知乎
IP封锁/频率限制	多次访问后封IP	豆瓣、淘宝
JavaScript 渲染	内容由JS生成，HTML中无数据	京东、B站
验证码 / 滑块	弹窗验证身份	抖音、微博
动态参数/加密接口	请求中参数加密，需还原算法	百度指数、快手

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️ 二、破解反爬技巧与代码示例

1. 伪装请求头：User-Agent + Referer

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
    "Referer": "https://www.example.com"
}
requests.get(url, headers=headers)

可使用 fake_useragent 自动生成随机 UA：

pip install fake-useragent

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {"User-Agent": ua.random}

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2. 使用 Cookie 模拟登录状态

登录后手动复制浏览器 Cookie，再在请求中添加：

cookies = {
    "SUB": "xxxxxxx",
    "other": "xxxxx"
}
res = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)

也可以使用 requests.Session() 自动维护登录态。

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3. 控制访问频率，避免封 IP

import time
import random

for i in range(10):
    res = requests.get(url)
    time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机延迟，模拟正常访问

或使用 retrying 模块进行失败重试：

pip install retrying

from retrying import retry

@retry(stop_max_attempt_number=5, wait_fixed=2000)
def fetch():
    return requests.get(url)

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4. 使用代理 IP 池绕过封 IP

proxies = {
    "http": "http://123.123.123.123:8888",
    "https": "https://123.123.123.123:8888"
}
requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

代理 IP 推荐来源：

• 免费代理平台如 快代理
• 自建代理池（推荐使用 proxy_pool 项目）

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5. 处理 JavaScript 渲染页面：使用 Selenium

pip install selenium

from selenium import webdriver
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("https://www.bilibili.com")

time.sleep(5)
html = driver.page_source
driver.quit()

配合 BeautifulSoup 解析动态加载的 HTML。

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6. 破解滑动验证码（高级）

可使用 selenium 模拟滑动行为，也可以借助 AI 模型识别验证图：

from selenium.webdriver import ActionChains

slider = driver.find_element_by_id("slider")
action = ActionChains(driver)
action.click_and_hold(slider).move_by_offset(200, 0).release().perform()

若遇到极验、腾讯防水墙等复杂验证码，建议使用：

• 第三方识别平台（如打码兔、云打码）
• 模拟点击/拖拽行为 + 图像识别（OpenCV）

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7. 破解动态参数与加密接口

有些接口参数是加密的，比如：

/api/data?sign=xxxxx&time=yyy

解法：

• 观察 JS 文件中加密逻辑（使用浏览器 → Source → 调试）
• 使用 PyExecJS 执行 JavaScript 算法

pip install PyExecJS

import execjs

js_code = open("encrypt.js", "r").read()
ctx = execjs.compile(js_code)
sign = ctx.call("getSign", "keyword")

这种方式适合有一定 JS 基础的开发者。

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三、封装通用反爬“中间件”建议

创建一个类，封装常用的 UA、Cookie、延迟、重试、代理等逻辑：

class SpiderClient:
    def __init__(self):
        self.session = requests.Session()
        self.ua = UserAgent()

    def get(self, url, use_proxy=False):
        headers = {"User-Agent": self.ua.random}
        proxies = {"http": "http://xxx"} if use_proxy else None
        try:
            res = self.session.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
            time.sleep(random.uniform(1, 3))
            return res
        except Exception as e:
            print("请求失败：", e)
            return None

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推荐工具与资源

工具	用途
Charles / Fiddler	抓包分析请求
mitmproxy	HTTPS 抓包神器
browsermob-proxy + selenium	自动抓包
PyExecJS	执行 JS 加密算法
Playwright	替代 Selenium，更稳定

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总结

反爬虫并不可怕，关键在于理解目标网站的访问逻辑，找到可“模拟人类行为”的方式：

✅ 模拟浏览器访问
✅ 限速 + 随机 UA
✅ 登录态 + Cookie
✅ 动态分析接口 + 加密破解
✅ 自动化工具辅助（如 Selenium、Playwright）

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结语

掌握反爬机制，不仅能提升你的数据采集能力，还能拓展你在数据分析、AI训练和信息整合等方面的资源获取能力。未来我们还会讲解：

• 如何构建 IP 池服务
• 如何识别并绕过极验/滑块验证码
• 如何搭建分布式爬虫系统（Scrapy + Redis + Mongo）