在网页抓取中绕过验证码

验证码可能是一个主要障碍,即使是最有经验的开发人员和营销人员也会感到沮丧。在本文中,我们将向您展示如何绕过验证码并轻松获取所需的数据。

针对 刮板机,验证码提出了重大挑战,特别是随着验证码和道德考虑的进步。它们可能会减慢抓取过程,扰乱自动化工作流程,甚至完全阻止对所需数据的访问。因此,开发人员和营销人员经常发现自己花费了宝贵的时间和资源来试图克服这些障碍。

验证码可能非常耗时并且会阻碍您的抓取工作。所以,如果你想学习 如何解锁网站 并击败这些烦人的安全措施来简化您的网络抓取过程,您可以使用以下方法轻松绕过验证码:

  1. 验证码求解器
  2. 智能代理
  3. OCR
  4. 机器学习算法
  5. 无头浏览器
  6. 避免隐藏的陷阱
  7. 模仿人类行为
  8. 保存cookies
  9. 隐藏自动化指示器
  10. 构建延迟和超时

在本文后面,我们将探讨绕过验证码的所有不同方法。但首先,让我们友好地了解一下验证码是什么以及您可能遇到的常见类型。

什么是验证码?

定义为 “完全自动化的公共图灵测试来区分计算机和人类”,验证码是旨在区分人类网站访问者和自动化机器人的安全机制。它们充当看门人,通过验证用户身份来保护网站免受恶意活动的影响。验证码通常涉及向用户提供挑战测试,这些测试对于人类来说很容易解决,但对于机器来说却很难。这些测试通常包含扭曲的字符、图像或谜题,需要类人的认知能力来解决。

绕过验证码模因

来源

验证码的主要目标是防止垃圾邮件、数据抓取和暴力攻击等恶意活动。通过引入只有人类才能解决的测试,网站可以确保其提供的信息被真正的用户访问和利用,同时阻止自动化机器人。通过要求用户成功完成这些挑战,网站可以确保访问其内容的实体确实是人类而不是自动化脚本。

验证码的类型

网站利用多种类型的验证码来保护其数据。一些常见的类型包括:

基于文本的验证码

这些验证码向用户提供需要正确输入的扭曲或混淆的字符。它们通常包括额外的挑战,例如扭曲的字母或重叠的字符。

基于文本的验证码

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基于图像的验证码

这些验证码要求用户识别图像中的特定对象或模式。它们可能涉及选择具有特定对象的图像、选择图像的部分或解决与图像内容相关的谜题。

基于图像的验证码

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复选框验证码

这些验证码要求用户选中一个框以确认其人类状态。虽然它们不那么引人注目,但它们仍然通过区分人类和自动交互来提供一定程度的安全性。

复选框验证码

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隐形CAPTCHAs

这种类型的验证码在幕后工作以检测机器人行为,无需用户执行任何操作。通过分析用户在网站上的行为,例如鼠标移动和点击模式,隐形验证码可以确定用户是人类还是机器人。

隐形验证码

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音频验证码

这些类型的验证码旨在帮助有视觉障碍的用户或难以解决基于文本或图像的验证码的用户。用户需要收听录音并输入他们听到的字符或单词。然而,音频验证码有时对于有听力障碍或在嘈杂环境中的用户来说可能具有挑战性。

音频验证码

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如何在网页抓取中避免验证码

虽然验证码可能会让网络抓取工具感到沮丧,但您可以通过以下方法绕过它们:

1. 验证码求解器

验证码解算器 是自动化工具,旨在通过分析和破译验证码测试中出现的扭曲文本、图像或谜题来绕过验证码挑战。这是在网络抓取中绕过验证码的最常见方法。

验证码解决服务如 Crawlbase 爬取 API 具有内置的无代码功能,可以在网页抓取时轻松绕过验证码。 Crawlbase 的验证码求解器无缝集成到现有工作流程中,通过 API 或浏览器扩展提供轻松集成。用户可以将Crawlbase的解决方案整合到他们的自动化脚本或应用程序中,从而能够在大规模数据提取或自动浏览操作期间有效处理验证码障碍。

验证码求解器

2.智能代理

通过使用 轮换IP地址 并更改抓取机器人的用户代理,您可以模拟不同的用户访问网站。这可以帮助您避免触发由来自同一 IP 地址的可疑或重复请求触发的验证码。

代理轮换涉及使用 代理池 并定期在它们之间切换。这使得网站很难跟踪和阻止您的抓取活动。同样,轮换用户代理字符串通过在每个请求中呈现不同的浏览器和设备信息来帮助模仿不同的浏览行为,从而使网站更难以检测和阻止自动流量。这可以帮助您规避专门针对某些用户代理而设计的验证码。

利用智能代理有助于绕过验证码 IP轮换,使用户看起来好像是从不同位置访问该网站,从而减少检测和阻止的可能性。查看我们的列表 最好的代理服务器最佳轮换代理.

3.OCR(光学字符识别)

OCR 技术用于识别和解释图像中的文本,使自动化系统能够读取和处理基于图像的验证码。

绕过验证码的一种常用方法是利用光学字符识别 (OCR) 工具。 OCR 技术使机器能够识别和解释图像中的文本,从而可以从验证码图像中提取文本。通过利用机器学习算法,OCR 工具可以分析验证码中的扭曲字符并生成正确的解决方案。

要实现基于 OCR 的验证码绕过方法,您可以使用类似的库 正方体,这是一个流行的开源 OCR 引擎。 Tesseract 支持多种编程语言,使开发人员可以跨不同平台使用它。通过将 Tesseract 集成到您的网页抓取脚本中,您可以从验证码图像中提取字符并自动化解决过程。

然而,值得注意的是,基于 OCR 的方法可能对于具有更复杂的变形或附加安全层的验证码无效。在这种情况下,可能需要替代方法。

4. 机器学习算法:

可以训练机器学习算法来识别验证码中的模式并制定有效解决这些模式的策略,从而提高自动绕过验证码的成功率。

TensorFlow 和 PyTorch 等框架为训练机器学习模型提供了强大的工具。这些框架允许您使用深度学习技术构建和训练自定义模型。通过将经过训练的模型集成到您的网页抓取脚本中,您可以自动化解决验证码的过程。

虽然基于机器学习的方法可以有效地绕过验证码,但它们需要大量的训练数据和计算资源。此外,模型的准确性可能会根据它们遇到的验证码的复杂性而有所不同。

相关阅读: 用于机器学习的网页抓取

5.无头浏览器:

无头浏览器在没有图形用户界面的情况下运行,允许与网站自动交互,同时避免依赖用户界面的检测机制,例如验证码。

6.了解隐藏的陷阱:

了解和规避隐藏的陷阱(例如不可见的表单字段或基于 JavaScript 的挑战)对于成功绕过验证码至关重要,因为这些陷阱可能会触发额外的安全措施。

7. 模仿人类行为:

实施模拟人类行为的技术,例如模仿鼠标移动、滚动模式和打字速度,可以使自动交互显得更加自然,从而有助于逃避检测。

8. 保存 Cookie:

保存和管理 cookie 使自动化系统能够维护会话信息,包括登录凭据和会话令牌,这有助于绕过验证码并访问受限内容。

9.隐藏自动化指示器:

隐藏自动化指示器(例如浏览器自动化工具或脚本语言)可以使自动化流量与真实的用户交互难以区分,从而有助于逃避检测。

10. 构建延迟和超时:

在网页抓取脚本中实现延迟和超时有助于减少遇到验证码的机会。通过模拟人类浏览行为,抓取过程对于网站来说可能显得自动化程度较低。

总结

随着验证码变得越来越好,很难知道下一步如何打败它们。网站可能会增加更严格的安全性,使通过验证码变得更加困难。但与此同时,机器学习和人工智能等技术也变得越来越智能,因此可能会有新的方法来击败验证码。

但别担心!尽管事情可能会变得更加棘手,但总有前进的道路。凭借正确的技巧和专业知识,您仍然可以击败验证码并从网络获取所需的数据。只要不断学习和尝试新事物,并记住以公平和负责任的方式来做这一切。

常见问题

  1. 为什么在网络抓取中绕过验证码很重要?

    在网络抓取中绕过验证码至关重要,因为它允许您自动执行从网站提取数据的过程,而不会受到这些安全措施的阻碍。它节省时间和精力,使您能够有效地收集项目所需的信息。

  2. 在网络抓取中绕过验证码是否存在任何法律影响?

    网络抓取中绕过验证码的合法性取决于多种因素,包括网站的服务条款、抓取目的以及您所在的司法管辖区。务必审查并遵守网站的服务条款和相关法律,以避免潜在的潜在风险。法律问题。

  3. 如何为网络抓取选择正确的验证码解决服务?

    在选择用于网页抓取的验证码解决服务时,请考虑准确性、速度、可靠性、定价以及与抓取工具或脚本的兼容性等因素。还建议阅读其他用户的评论和推荐,以评估服务的有效性。

  4. 在网络抓取中绕过验证码的最佳实践有哪些?

    在网络抓取中绕过验证码的最佳实践包括轮换 IP 地址以避免检测、模拟类人行为以模仿真实的用户交互、尊重 robots.txt 规则以及负责任地使用验证码解决服务以最大程度地减少对目标网站的干扰。

  5. 我可以完全自动化在网络抓取中绕过验证码的过程吗?

    是的,您可以使用代理服务器或完全自动化验证码解决的网络抓取工具在网络抓取中自动绕过验证码。

  6. 绕过验证码的挑战和限制是什么?

    • 可靠性: 验证码解决服务的准确性和可靠性各不相同。依赖这些服务可能会带来一定程度的不确定性,并降低网络抓取的整体成功率。
    • 费用: 验证码解决服务通常需要付费或订阅计划,这给网络抓取过程增加了额外的费用。
    • 合法性和道德: 绕过验证码可能会引起法律和道德问题。重要的是要确保所采用的任何绕过方法都在法律范围内并遵守道德标准。
    • 验证码技术的演变: 验证码不断变得更加复杂,以对抗自动解决技术。因此,绕过它们需要保持领先于这些进步。这可以导致网络抓取领域的创新和适应的持续循环
    • 附加安全措施: 一些网站除了验证码之外还实施了额外的安全措施,以防止网络抓取。这些措施可能包括 IP 阻止、用户代理检测和行为分析。在这种情况下,成功绕过验证码可能需要采用全面的方法来解决所有安全层,从而增加抓取过程的复杂性。