对于大数据行业来说，数据的价值不言而喻。在这个信息爆炸的时代，合理使用爬虫是弥补数据固有缺点的唯一选择。本文主要介绍如何识别反爬虫以及如何应对。
1.如何识别爬行动物？
网络爬虫通过设置HTTP请求头信息的字段来模拟普通浏览器访问网站。
因此，网络管理员通常会检查报头信息中的UserAgent字段，分析access_log统计访问，并根据IP、请求时间、频率和访问路径来确认黑名单。
然而，恶意的网络爬虫通常不会留下任何用户代理字段或伪装用户代理。
因此，更可靠的方法是判断请求者的ip对应的主机名是否是正常浏览器自己的主机。更何况你可以在代码中做一个全局钩子，识别爬虫，引流到一个特殊的路径，简直太棒了。
但是手动找爬虫还是很累的。对于这些逻辑，我们可以单独打开一个日志，定期在redis中分析这些简单的数据，找出上述规则的请求，记录在日志系统中。这样就可以在日志系统中直接过滤这一类日志，就可以看到所有识别出来的爬虫，并且把这些爬虫特性添加到处理程序中。
当然整个系统可以自动化，定期分析的爬虫特征可以倒回主应用。不过为了安全起见，可以手动，也可以手动做一些筛选，防止误判。
2.如何应对被认定的爬行动物？
通常，在识别出爬虫后，它会简单地屏蔽掉或者返回一个错误的报告，这太年轻了…
世界上没有绊倒爬虫的事。无论是设置接口频率限制，还是用户代理判断，都没有用。它有ip库来快速切换，用户代理根据客户端的请求规则进行调整。更何况一个服务是专门为爬虫提供的，分分钟破解的hacktoken。任仲还有很长的路要走…
1.技术压制。
众所周知，DOTAAI中有一个de命令，AI被杀时，其经验增益会增加。所以前期杀了太多AI，AI会扮成神，杀不死。
正确的做法是打压对手的水平，而不是杀。反爬虫也一样。不要一开始就走得太远，逼人家跟你打。
2.把狼带进房间。
其实好的反爬虫系统是不会让对方轻易发现你发现了他们的。也就是说，在开始的时候，你最好假装你的系统没有受到保护，让别人用最简单的爬虫代码来爬你。这个时候，爬行动物的特征通常很明显，甚至没有任何伪装，这就叫引狼入室。
3.喂他。
狼进来后，让他高兴一会儿，给他几天时间爬，然后重点就来了！喂他吃饭加乱数据！这些数据可以和真实数据一模一样，但是里面肯定有一些随机的字段，很难发现但是打破了规则。
至于如何生成假数据，这是另一个话题。可以把真实数据拿出来处理。但是最好不要让爬虫进入真正的业务逻辑，给爬虫做一个备用库(如果精力充沛的话)来伪装假数据，这样业务数据看起来就正常多了。
4.排水。
这大概是最高水平了。
每天面对大量的爬虫，遇到过很多高手。就像武侠小说里，高手一般都比较低调。他们默默的拿着数据，很难被发现，频率极低，不会影响评价。
就算没遇到高手，程序员也不容易，尤其是爬虫。没有爬虫，也没有反爬行。为了避免用弓藏鸟的早期结局，给爬虫一个喘息的空间。可能过几天你会转行做爬虫，因为你擅长反爬虫。
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