使用sleep间隔进行python反爬虫的方法

这篇文章主要介绍使用sleep间隔进行python反爬虫的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

步骤

要利用headers拉动请求，模拟成浏览器去访问网站，跳过最简单的反爬虫机制。

获取网页内容，保存在一个字符串content中。

构造正则表达式，从content中匹配关键词pattern获取下载链接。需要注意的是，网页中的关键词出现了两遍（如下图），所以我们要利用set()函数清除重复元素。

第三步是遍历set之后的结果，下载链接。

设置time.sleep(t)，无sleep间隔的话，网站认定这种行为是攻击，所以我们隔一段时间下载一个，反反爬虫。

具体代码

import urllib.request# url request
import re            # regular expression
import os            # dirs
import time
'''
url 下载网址
pattern 正则化的匹配关键词
Directory 下载目录
'''
def BatchDownload(url,pattern,Directory):
    
    # 拉动请求，模拟成浏览器去访问网站->跳过反爬虫机制
    headers = {'User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36'}
    opener = urllib.request.build_opener()
    opener.addheaders = [headers]
    
    # 获取网页内容
    content = opener.open(url).read().decode('utf8')
    
    # 构造正则表达式，从content中匹配关键词pattern
    raw_hrefs = re.findall(pattern, content, 0)
    
    # set函数消除重复元素
    hset = set(raw_hrefs)
         
    # 下载链接
    for href in hset:
        # 之所以if else 是为了区别只有一个链接的特别情况
        if(len(hset)>1):
            link = url + href[0]
            filename = os.path.join(Directory, href[0])
            print("正在下载",filename)
            urllib.request.urlretrieve(link, filename)
            print("成功下载！")
        else:
            link = url +href
            filename = os.path.join(Directory, href)
            print("正在下载",filename)
            urllib.request.urlretrieve(link, filename)
            print("成功下载！")
            
        # 无sleep间隔，网站认定这种行为是攻击，反反爬虫
        time.sleep(1)
 
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(Storm-Data-Export-Format.docx)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')
        
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(Storm-Data-Export-Format.pdf)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')
        
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(StormEvents_details-ftp_v1.0_d(\d*)_c(\d*).csv.gz)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')
        
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(StormEvents_fatalities-ftp_v1.0_d(\d*)_c(\d*).csv.gz)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')
 
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(StormEvents_locations-ftp_v1.0_d(\d*)_c(\d*).csv.gz)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')
 
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/legacy/',
#              '(ugc_areas.csv)',
#              'E:\stormevents\csvfiles\legacy')
 
#BatchDownload('https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/swdi/stormevents/csvfiles/',
#              '(ugc_areas.csv)',
#              'E:\stormevents\csvfiles')

结果展示

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