爬虫是一种自动从互联网上获取数据的程序，它可以用于各种目的，例如搜索引擎、数据分析、网络安全等。然而，爬虫也可能遇到一些困难和挑战，例如被目标网站禁止请求。禁止请求是指网站通过一些技术手段，阻止或限制爬虫访问其内容，例如返回403 Forbidden或503 Service Unavailable等状态码，或者重定向到其他页面，或者要求输入验证码等。禁止请求的情况会影响爬虫的正常运行和数据获取，因此，我们需要了解如何应对和解除禁止请求的情况。
## 禁止请求的特点
禁止请求的特点主要有以下几个方面：
- **动态性**：禁止请求的策略和方式可能随着时间和情况而变化，例如网站可能根据访问频率、时间间隔、来源地址、用户代理等因素来判断是否禁止请求。
- **多样性**：禁止请求的形式和程度可能不同，例如网站可能只是返回一个错误页面，或者要求输入验证码，或者直接拒绝连接等。
- **隐蔽性**：禁止请求的原因和逻辑可能不明显，例如网站可能没有明确地告知用户为什么被禁止请求，或者使用一些隐晦的方式来表示禁止请求，例如返回一个空白页面或一个无关的页面等。
## 应对和解除禁止请求的方法
应对和解除禁止请求的方法主要有以下几个方面：
- **遵守规范**：爬虫应该遵守网站的robots.txt协议，尊重网站的版权和隐私，避免对网站造成过大的负担和影响。爬虫应该尽量模仿正常用户的行为，例如设置合理的访问频率和时间间隔，使用不同的用户代理和来源地址等。
- **使用代理**：爬虫可以使用代理服务器来隐藏自己的真实IP地址，从而避免被网站识别和封锁。代理服务器可以是公开的或者私有的，可以是静态的或者动态的，可以是单个的或者多个的。爬虫应该选择合适的代理服务器，并定期更换代理服务器。
- **处理异常**：爬虫应该能够处理各种异常情况，例如网络错误、超时错误、状态码错误等，并采取相应的措施，例如重试、跳过、记录等。爬虫应该能够识别并处理各种禁止请求的形式，例如错误页面、验证码页面、重定向页面等，并采取相应的措施，例如解析、输入、跟踪等。
## 应对和解除禁止请求的案例
下面我们来看一个简单的应对和解除禁止请求的案例，即利用Python标准库中的模块实现一个简单的百度搜索结果爬取功能，并使用代理服务器来避免被禁止请求。我们需要完成以下几个步骤：
- 导入所需的模块
- 构造请求头和代理信息
- 发送请求并获取响应
- 判断响应状态码是否为200
- 解析响应并提取数据
- 存储数据
## 应对和解除禁止请求的代码实现
下面是根据上述案例实现的代码：
```python
# 导入所需的模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
# 构造请求头和代理信息
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36"
}
# 爬虫代理
# 亿牛云 代理服务器
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "3111"
# 代理验证信息
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"
# 构造代理字典
proxies = {
"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
"https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}
# 发送请求并获取响应
# 定义搜索关键词
keyword = "Python"
# 定义搜索结果页数
page_num = 3
# 定义搜索结果列表
results = []
# 循环遍历每一页
for i in range(page_num):
# 构造请求URL
url = f"https://www.baidu.com/s?wd={keyword}&pn={i*10}"
# 发送请求并获取响应
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
# 判断响应状态码是否为200
if response.status_code == 200:
# 解析响应并提取数据
# 创建BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
# 找到所有的搜索结果div标签
divs = soup.find_all("div", class_="result c-container new-pmd")
# 循环遍历每个div标签
for div in divs:
# 提取标题
title = div.find("h3").get_text()
# 提取链接
link = div.find("a").get("href")
# 提取摘要
summary = div.find("div", class_="c-abstract").get_text()
# 去除摘要中的日期和来源信息
summary = re.sub(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\S+\s", "", summary)
# 将标题、链接和摘要组成一个字典
result = {
"title": title,
"link": link,
"summary": summary
}
# 将字典添加到搜索结果列表中
results.append(result)
# 存储数据
# 打印搜索结果列表的长度和内容
print(f"共爬取了{len(results)}条搜索结果，内容如下：")
for result in results:
print(result)
```
## 应对和解除禁止请求的结语
通过上述案例，我们可以看到，应对和解除禁止请求的情况是非常重要而必要的。当然，这只是一个基础的方法，如果我们想要实现更复杂和高级的方法，我们还需要学习更多的知识和技术，例如反反爬虫、动态网页、数据清洗、数据分析等。
