pyppeteer持久化修改网站检测浏览器的特征值
在互联网前沿具有价值的网站,在反爬虫领域也做出了深有成效的反爬虫措施,其中浏览器环境检测、用户行为检测是目前对爬虫杀伤力最大的两条技术路线;而浏览器环境检测是以webdriver等几十个特征值为基础的爬虫识别;
此前讲过几篇关于浏览器识别的文章:
《selenium的封杀与突破,记录一次出师未捷身先死,淘宝、美团对爬虫的深入打击》
现行的浏览器环境识别采用的大都是这种思路:获取到自动化浏览器与正常浏览器有区别的值,然后根据这些值在加上一些行为判断,一并加密传回服务端,服务端解密后鉴别那些是爬虫,后面来自这些终端的敏感请求就一律不在通过验证。
比较典型的是淘宝的环境检测+用户行为判断,还有美团验证的提取多个浏览器关键属性来判断是否为异常值。
据我所知大部分的修改webdriver值都是一次
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
pyppeteer最为核心类Page的接口方法(下)
重要:因为同步公号的文章格式很难保证,所以后面文章选择性在其他平台同步,欢迎移步公众号(Python之战),每日更新原汁原味! 在上一篇《pyppeteer最为核心类Page的接口方法》讲了大部分pyppeteer的Page类的接口,与selenium相比增强了与页面js的交互功能,同时增加了设备的伪装和模拟能力,一方是因为pyppeteer库是源于puppeteer,而puppeteer是Google提供了一个js库,本身和js的交互性强,所以在页面交互上更深入。 也正是因为更深的js交互,所以可以任意修改任何网站在源码中的爬虫检测方式,并且毫不费劲,关于淘宝登陆有一种实现方式是使用中间代理修改检测的js文件,使用pyppeteer之后就不用这么麻烦,可以直接将js代码写入网站加载的js文件中。 继续Page类的剩下一下方法: 协程方法
- 下一篇
TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南
TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身,Eager Execution默认开启,并且使用Keras作为默认高级API,这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。 本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历,这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽,如果你在学习TF2.0的官方教程,不妨一观。 问题的产生 从教程[1]https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/images/transfer_learning?hl=zh-cn(讲述如何Transfer Learning)说起: IMG_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3) # Create the base model fr
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
-
Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果