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最常见的基于Headers的反爬虫：相信这个大家应该都是耳熟能详的，我们每次写爬虫基本上都会写headers，因为大部分的网站都会对Headers中的User-Agent以及Referer字段进行检测。这个突破起来应该是比较容易的，我们直接根据浏览器正常访问时的请求头对爬虫的请求头进行修改，和浏览器的相同即可。
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36}rs=requests.get('http://jianshu.com') 根据用户行为的反爬虫：这个反爬虫措施真的是让人头疼，具体是啥呢？举个栗子，同一个IP短时间内频繁的去访问同一个页面，或者你就是对网站有一些程序化的操作（固定时间间隔去访问页面）更加接地气的说就是看起来不像是正常人类在操作。这个问题怎么去解决呢？①既然一个ip不能频繁访问，那我就弄一大堆ip不就行了，所以我们可以通过大量的ip代理进行绕过。②我们访问的时候可以将间隔的时间换成一个随机的数字，尽可能的去模仿正常人的操作。
proxies = { "http": "http://127.0.0.1:8888", "https": "http://127.0.0.11:1080",}requests.get(url, proxies=proxies) 基于验证码的反爬虫：其实验证码也是一种反爬虫的措施，现在的验证码相信大家也都见识过了，什么算数啊，滑动啊，按照顺序点击字啊等等，千奇百怪，其实像这种验证码的防爬虫措施是有点棘手的，这里的话几句话也说不完（涉及到机器学习或者也可以使用打码平台），大家可以先了解一下这种反爬虫措施，到时候我会写一篇有关于突破验证码的文章。
动态页面的反爬虫：这种技术应该还是比较常见的，动态页面是啥呢？像我们在html上抓取数据，那是属于静态页面的数据，非常的简单。但是想动态页面的话就无法直接从页面上获取数据，而是会涉及到Ajax技术，所以我们需要分析Ajax请求，然后模拟发送获取到数据，但是目前很多网站不会那么轻易的让你模拟发送数据出去，所以目前我们需要通过selenium+phaantomJS技术来进行突破！这个我们日后会讲。
基于登录的反爬虫：像有些网站就比较抠了，必须要注册登录之后才能看到里面的内容，所以这也是个问题，但是这个也并不是特别难，只要你有足够的耐心多去注册几个账号，然后去登录获取到它们的cookie，然后通过这些cookie去访问登录即可
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