pyppeteer持久化修改网站检测浏览器的特征值-低调大师

pyppeteer持久化修改网站检测浏览器的特征值

2019-04-28 584

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》

《Python爬虫中深不可测的ua参数，爬虫的身份证》

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

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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

2019-04-29

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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

2019-04-29

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