摘要：之前在學校曾經用過的方法做過一些爬蟲腳本來玩，從正式轉前端之后，出于興趣，我對爬蟲和反爬蟲又做了一些了解，并且做了一些爬蟲攻防的實踐。爬蟲腳本通常會很頻繁的進行網絡請求，比如要爬取豆瓣排行榜的電影，就會連續發送個網絡請求。

之前在學校曾經用過request+xpath的方法做過一些爬蟲腳本來玩，從ios正式轉前端之后，出于興趣，我對爬蟲和反爬蟲又做了一些了解，并且做了一些爬蟲攻防的實踐。
我們在爬取網站的時候，都會遵守 robots 協議，在爬取數據的過程中，盡量不對服務器造成壓力。但并不是所有人都這樣，網絡上仍然會有大量的惡意爬蟲。對于網絡維護者來說，爬蟲的肆意橫行不僅給服務器造成極大的壓力，還意味著自己的網站資料泄露，甚至是自己刻意隱藏在網站的隱私的內容也會泄露，這也就是反爬蟲技術存在的意義。
下面開始我的攻防實踐。

先從最基本的requests開始。requests是一常用的http請求庫，它使用python語言編寫，可以方便地發送http請求，以及方便地處理響應結果。這是一段抓取豆瓣電影內容的代碼。

import requests
from lxml import etree

url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/"
data = requests.get(url).text
s=etree.HTML(data)
film=s.xpath("http://*[@id="content"]/h1/span[1]/text()")
print(film)

代碼的運行結果，會輸出

["肖申克的救贖 The Shawshank Redemption"]

這就是最簡單的完整的爬蟲操作，通過代碼發送網絡請求，然后解析返回內容，分析頁面元素，得到自己需要的東西。
這樣的爬蟲防起來也很容易。使用抓包工具看一下剛才發送的請求，再對比一下瀏覽器發送的正常請求。可以看到，兩者的請求頭差別非常大，尤其requests請求頭中的user-agent，赫然寫著python-requests。這就等于是告訴服務端，這條請求不是真人發的。服務端只需要對請求頭進行一下判斷，就可以防御這一種的爬蟲。

當然requests也不是這么沒用的，它也支持偽造請求頭。以user-agent為例，對剛才的代碼進行修改，就可以很容易地在請求頭中加入你想要加的字段，偽裝成真實的請求，干擾服務端的判斷。

import requests
from lxml import etree

user_agent = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)"
headers = { "User-Agent" : user_agent }
url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/"
data = requests.get(url,headers=headers).text
s=etree.HTML(data)
film=s.xpath("http://*[@id="content"]/h1/span[1]/text()")
print(film)

現階段，就網絡請求的內容上來說，爬蟲腳本已經和真人一樣了，那么服務器就要從別的角度來進行防御。
有兩個思路，第一個，分析爬蟲腳本的行為模式來進行識別和防御。
爬蟲腳本通常會很頻繁的進行網絡請求，比如要爬取豆瓣排行榜top100的電影，就會連續發送100個網絡請求。針對這種行為模式，服務端就可以對訪問的 IP 進行統計，如果單個 IP 短時間內訪問超過設定的閾值，就給予封鎖。這確實可以防御一批爬蟲，但是也容易誤傷正常用戶，并且爬蟲腳本也可以繞過去。
這時候的爬蟲腳本要做的就是ip代理，每隔幾次請求就切換一下ip，防止請求次數超過服務端設的閾值。設置代理的代碼也非常簡單。

import requests

proxies = {
    "http" : "http://111.155.124.78:8123" # 代理ip
}
user_agent = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)"
headers = { "User-Agent" : user_agent }
url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/"
res = requests.get(url = http_url, headers = headers, proxies = proxies)

第二個思路，通過做一些只有真人能做的操作來識別爬蟲腳本。最典型的就是以12306為代表的驗證碼操作。
增加驗證碼是一個既古老又相當有效果的方法，能夠讓很多爬蟲望風而逃。當然這也不是萬無一失的。經過多年的發展，用計算機視覺進行一些圖像識別已經不是什么新鮮事，訓練神經網絡的門檻也越來越低，并且有許多開源的計算機視覺庫可以免費使用。例如可以在python中引入的tesseract，只要一行命令就能進行驗證碼的識別。

import pytesseract
from PIL import Image
...
#get identifying code img
...
im=Image.open("code.png")
result = pytesseract.image_to_string(im)

再專業一點的話，還可以加上一些圖像預處理的操作，比如降噪和二值化，提高驗證碼的識別準確率。當然要是驗證碼原本的干擾線, 噪點都比較多，甚至還出現了人類肉眼都難以辨別的驗證碼（12306），計算機識別的準確度也會相應下降一些。但這種方法對于真實的人類用戶來說實在是太不友好了，屬于是殺敵一千自損八百的做法。

驗證碼的方法雖然防爬效果好，但是對于真人實在是不夠友好，開發人員在優化驗證操作的方面也下了很多工夫。如今，很多的人機驗證操作已經不再需要輸入驗證碼，有些只要一下點擊就可以完成，有些甚至不需要任何操作，在用戶不知道的情況下就能完成驗證。這里其實包含了不同的隱形驗證方法。

有些隱形驗證采用了基于JavaScript的驗證手段。這種方法主要是在響應數據頁面之前，先返回一段帶有JavaScript 代碼的頁面，用于驗證訪問者有無 JavaScript 的執行環境，以確定使用的是不是瀏覽器。例如淘寶、快代理這樣的網站。通常情況下，這段JS代碼執行后，會發送一個帶參數key的請求，后臺通過判斷key的值來決定是響應真實的頁面，還是響應偽造或錯誤的頁面。因為key參數是動態生成的，每次都不一樣，難以分析出其生成方法，使得無法構造對應的http請求。
有些則更加高級一些，通過檢測出用戶的瀏覽習慣，比如用戶常用 IP 或者鼠標移動情況等，然后自行判斷人機操作。這樣就用一次點擊取代了繁瑣的驗證碼，而且實際效果還更好。
對于這類的反爬手段，就輪到selenium這個神器登場了。selenium是一個測試用的庫，可以調用瀏覽器內核，也就是說可以打開一個真的瀏覽器，并且可以手動進行操作。那就完美可以完美應對上述兩種隱形驗證手段。
selenium的使用也很簡單，可以直接對頁面元素進行操作。配合根據頁面元素等待頁面加載完成的時延操作，基本上把人瀏覽頁面的過程整個模擬了一遍。而且因為selenium會打開一個瀏覽器，所以如果有點擊的驗證操作，一般這種操作也就在開始的登錄頁會有，人來點一下就是了。

from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome()
browser.get("url")
#獲得dom節點
node = browser.find_elements_by_id("id")
nodes = browser.find_elements_by_css_selector("css-selector")
nodelist = browser.find_elements_by_class_name("class-name")
#操作dom元素
browser.find_element_by_xpath("xpath-to-dom").send_keys("password")
browser.find_element_by_xpath("xpath-to-dom").click()
#等待頁面加載
locator = (By.CLASS_NAME, "page-content")
try:
    WebDriverWait(driver, 10, 0.5).until(EC.presence_of_element_located(locator))
finally:
    driver.close()

這么看起來仿佛selenium就是無解的了，實際上并不是。較新的智能人機驗證已經把selenium列入了針對目標中，使得即使手動點擊進行人機驗證也會失敗。這是怎么做的呢？事實上，這是對于瀏覽器頭做了一次檢測。如果打開selenium的瀏覽器控制臺輸入window.navigator.webdriver，返回值會是“true”。而在正常打開的瀏覽器中輸入這段命令，返回的會是“undefined”。在這里，我找到了關于webdriver的描述：navigator.webdriver
)。可以看到，webdriver屬性就是用來表示用戶代理是否被自動化控制，也就是這個屬性暴露了selenium的存在，人機驗證就無法通過。而且，這個屬性還是只讀的，那么就不能直接修改。當然硬要改也不是不行，通過修改目標屬性的get方法，達到屬性修改的目的。這時的webdriver屬性就是undefined了，然后再進行智能人機驗證，就可以通過了。但這是治標不治本的，此時如果瀏覽器打開了新的窗口，或者點擊鏈接進入新的頁面，我們會發現，webdriver又變回了true。當然，在每次打開新頁面后都輸入這段命令也可以，不過事實上，雖然點擊驗證可以被繞過去，但如果直接在頁面中加入檢測webdriver的JS代碼，一打開頁面就執行，那么在你改webdriver之前，網站已經知道你到底是不是爬蟲腳本了。

道高一尺，魔高一丈。事實上即使這樣的反爬手段，也還是可以繞過去。在啟動Chromedriver之前，為Chrome開啟實驗性功能參數excludeSwitches，它的值為["enable-automation"]，像這樣

from selenium.webdriver import Chrome 
from selenium.webdriver import ChromeOptions 
option = ChromeOptions() 
option.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"]) 
driver = Chrome(options=option)
driver.get("url")

這時候，不管怎么打開新頁面，webdriver都會是undefined。對于這個級別的爬蟲腳本，還不知道要怎么防御，檢測的成本太高了。
不過，事實上，換個思路，還有一些有趣的反爬方法。比如貓眼電影的實時票房和起點中文網，在瀏覽器里能看到內容，但是打開網頁代碼一看，全變成了方塊。這就是一種很好地反爬方法，簡單地說就是后端搭一套字體生成接口，隨機生成一個字體，然后返回這個字體文件，以及各個數字的unicode對應關系，前端頁面進行數據填充，就可以隱藏敏感數據。

還有些充分利用了css進行的反爬，腦洞更大。搞兩套數據，顯示的時候用css定位將真實的覆蓋假的。或者搞一些干擾字符，顯示的時候將opacity設為0進行隱藏。甚至還有設置一個背景，讓它和顯示的內容拼接在一起，成為真正要展示的內容。這些都是非常有趣的反爬手段。
不過對于前端來說，畢竟所有的數據和代碼，都給到了客戶端，爬蟲腳本總是能想出辦法來爬到數據，各種反爬的手段，也就是加大爬數據的難度而已。主要還是要自覺，拒絕惡意爬蟲。