Python 爬蟲中的 User-Agent 設置
在當今數字化時代，數據的重要性不言而喻，而網絡爬蟲技術正是獲取大量數據的有效工具之一。使用 Python 進行網頁抓取時，設置 User-Agent 是一個關鍵環節。本文將詳細介紹什麼是 User-Agent，以及如何在 Python 爬蟲中設置它，以提高抓取效率並避免被封禁。
我們需要了解什麼是 User-Agent。簡單來說，User-Agent 是一個包含關於用戶設備、操作系統、瀏覽器等信息的字符串，當我們通過瀏覽器訪問網站時，User-Agent 會告訴網站我們的基本信息。對於網站來說，這些信息有助於識別訪問者的來源和設備，以便提供最佳的用戶體驗。
在網頁抓取中，使用爬蟲工具如 Python 的 requests 模塊時，如果不設置 User-Agent，網站會識別到這不是一個正常的瀏覽器請求，從而可能會拒絕提供數據，甚至封禁 IP。因此，設置合適的 User-Agent 可以有效模仿正常的用戶行為，減少被檢測到的風險。
在 Python 中設置 User-Agent 十分簡單，我們通常使用 requests 模塊來發送 HTTP 請求，通過在請求頭中加入 User-Agent 信息即可。以下是一個基本的示例：
import requests
url = 'http://example.com'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)
在這段代碼中，我們通過將 User-Agent 信息添加到 headers 中，來模擬一個使用 Chrome 瀏覽器的 Windows 10 用戶。這樣發送的請求更像是來自真實的用戶，從而提高了請求成功的概率。
當然，不同的網站對 User-Agent 的要求可能不同，有些網站會檢查更多的請求頭信息，這時我們可以加入更多的請求頭來進一步偽裝。例如：
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Connection': 'keep-alive'
}
這樣做可以更好地模擬瀏覽器的行為，從而降低被封禁的風險。
在一些情況下，我們還需要定期更換 User-Agent，以避免網站檢測到多次來自同一 User-Agent 的請求，進而封禁我們的 IP。我們可以準備一個 User-Agent 列表，隨機選擇一個來發送請求，例如：
import random
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/11.1.2 Safari/605.1.15'
]
headers = {
'User-Agent': random.choice(user_agents)
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)
這樣可以有效地分散請求來源，降低被網站識別和封禁的風險。
了解了如何設置 User-Agent 後，我們還需要注意一些實踐中的細節和技巧。雖然隨機更換 User-Agent 能夠幫助我們減少被封禁的風險，但我們也需要注意請求的頻率。過於頻繁的請求同樣會引起網站的注意，導致封禁。因此，我們應該在每次請求之間設置適當的間隔時間。例如：
import time
for _ in range(10):
headers = {
'User-Agent': random.choice(user_agents)
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)
time.sleep(2) # 設置2秒的間隔時間
這樣做可以有效模擬人類用戶的瀏覽行為，降低風險。
除了使用 requests 模塊，我們還可以使用其他的 Python 爬蟲框架，如 Scrapy。在 Scrapy 中設置 User-Agent 也非常簡單，我們只需要在 settings.py 文件中添加以下代碼：
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
同樣，我們可以設置一個 User-Agent 列表，並在每次請求時隨機選擇一個。這可以通過編寫一個中間件來實現。例如，在 Scrapy 中創建一個名為 useragentmiddleware.py 的文件，並添加以下代碼：
import random
from scrapy.downloadermiddlewares.useragent import UserAgentMiddleware
class RandomUserAgentMiddleware(UserAgentMiddleware):
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/11.1.2 Safari/605.1.15'
]
def process_request(self, request, spider):
request.headers['User-Agent'] = random.choice(self.user_agents)
然後，在 settings.py 中啟用這個中間件
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