反爬虫技术是一种防止网络爬虫抓取网站内容的技术。随着网络爬虫的不断发展，反爬虫技术也越来越复杂。本文将介紹一些常见的反爬虫技术及其破解办法。

1. 通过控制访问速度进行反爬

反爬虫技术：控制访问速度，限制爬虫在单位时间内访问网站的频率。 破解办法：控制访问速度，或者某些需要登录的如新浪微博，在某宝上买多个账号，生成多个cookies，在每一次访问时带上cookies。

2. 通过增加获取请求参数的难度进行反爬

反爬虫技术：通过增加获取请求参数的难度进行反爬，例如使用动态令牌。 破解办法：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系。

2.1 通过从html静态文件中获取请求数据进行反爬

反爬虫原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬。 破解办法：在每一次访问时带上cookies。

2.2 通过发送请求获取请求数据进行反爬

反爬虫原因：通过增加获取请求参数的难度进行反爬。 破解办法：仔细分析抓包得到的每一个包，搞清楚请求之间的联系。

2.3 通过动态令牌进行反爬

反爬虫原因：动态令牌：对当前页面内的合法请求地址授予一定时间内有效的动态令牌，并为每个客户端生成不依赖于设备特征的唯一标识。令牌的动态变换，加上客户端唯一标识，就如同身份证一样难以伪造，可以阻拦非法的自动化攻击请求。 破解办法：通过抓包分析动态令牌的生成方式，并模拟合法请求生成动态令牌。

3. 通过更改页面结构进行反爬

反爬虫技术：通过更改页面结构进行反爬，例如使用Ajax技术。 破解办法：通过抓包分析Ajax请求的具体方式，并模拟Ajax请求获取数据。

4. 通过检测请求特征进行反爬

反爬虫技术：通过检测请求特征进行反爬，例如检测请求头、请求频率、请求间隔等。 破解办法：通过模拟合法请求的特征，例如使用浏览器模拟请求，设置合理的请求头、请求频率、请求间隔等。

5. 通过验证码进行反爬

反爬虫技术：通过验证码进行反爬，例如使用图片验证码、滑块验证码、文字验证码等。 破解办法：通过使用验证码识别软件或者人工识别来破解验证码。

6. 通过蜜罐技术进行反爬

反爬虫技术：通过蜜罐技术进行反爬，例如在网站中设置一些诱饵链接，只对爬虫开放，一旦触发蜜罐链接，即可判断请求为爬虫请求。 破解办法：通过分析蜜罐链接的特征，例如链接地址、链接内容等，避免触发蜜罐链接。

7. 通过机器学习技术进行反爬

反爬虫技术：通过机器学习技术进行反爬，例如训练一个机器学习模型来识别爬虫请求。 破解办法：通过混淆请求特征，例如使用代理服务器、 تغییر请求头、伪造请求来源等，来躲避机器学习模型的识别。

总结

反爬虫技术在不断发展，破解反爬虫技术也需要不断创新。本文介绍了一些常见的反爬虫技术及其破解办法，希望对大家有所帮助。

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学python就业方向有哪些

Python的就业方向是非常多的，而且薪资水平都不低，例如：web前后端开发、Python爬虫工程师、数据分析&数据挖掘工程师等。Python作为当下最热门的编程语言之一，应用非常广泛，学好了不愁找不到工作。

Python的就业方向

web前后端开发（python开发工程师）

熟悉HTML/JavaScript/CSS，掌握等前端框架开发，熟悉页面架构和布局，熟悉MySQL、Redis等，具备数据库应用、设计能力，熟练掌握Django/Flask等Web后端开发框架，熟练掌握网络通讯协议和多线程、多进程并发技术；了解架构设计、实现原理和安全防护加固，掌握高并发web网站、缓存加速技术，有1-2个完整项目经验。已经具备Python web中高级级开发工程师能力，市面薪资可达12K-25K。

数据抓取（Python爬虫工程师）

可熟练使用Python语言，熟悉常用爬虫框架如Scrapy等；熟练使用selenium，lxml, bs4 对xml，html的文本进行抓取解析清理；对管理网站的cookie实效性处理有经验；熟悉反爬虫、验证码识别技术，有能力解决复杂的反爬限制；具备丰富的多线程、网络数据处理经验，掌握开源爬虫框架scrapy；掌握分布式爬虫技术。可设计数据采集策略，提升数据采集效率及质量。

数据分析&挖掘（数据分析&数据挖掘工程师）

熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等；掌握数据分析模型的固化及部署工作，可进行数据分析、数据建模、挖掘、清洗，可实现包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等；熟练使用pandas，numpy，matplotlib等工具分析数据，做数据的可视化，并能解释数据分布。已经具备Python数据分析&挖掘工程师能力，市面薪资可达10K-18K。

python就业前景分析

Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言，几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比Java和C#、更彻底。

Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘、数据分析、机器学习等多个行业和领域。一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。

将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增，这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。

从最新Python招聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。

Python人才需求逐年增加，从市场整体需求来看，Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的，工资水平也是水涨船高。据统计全国Python平均薪资水平在13K+，随着经验的提升，薪资也是逐年增长。

企业如何应用数据挖掘提高企业竞争力

1）产品深度支持新产品设计：对于竞争激烈的互联网企业，好的产品就是企业的生命。 随着信息化的发展，如何能够设计出一个用户满意的产品，一经不再完全凭借个人的直觉和行业经验，更多的还是需要数据挖掘和分析的支持，例如产品的结构设计，产品如何定价，以及该产品适用人群分析等等。 旧产品优化：每一产品都有其生命周期，一个过去很好的产品现在可能已经过时了，所以对于老产品的效果分析与挖掘是必不可少的，怎样正确的对当前产品的效果做出客观评价，同时对产品将来的发展趋势作出准确的预测都需要数据挖掘技术的支持。 2）客户深度认识 服务客户：俗话说知己知彼，百战不殆，电子商务对于用户来讲提供的也是一种服务，如何能够让用户对我们的服务认可，首先就需要对客户有所了解，这样我们才能够有针对性地为客户提供服务。 例如客户细分，流失客户挖掘等等都是通过数据挖掘的技术使我们对客户能有一个更深入的了解。 客户风险控制：对客户深度认识除了能够为客户更好的服务以外，还可以控制由客户带来的风险，尤其是互联网这样一个特殊的行业，欺诈等现象时有发生，影响非常严重，可是少量的异常客户隐藏在海量的客户当中，有了数据挖掘技术的支持，就可以对客户有更深度的认识，就可以把异常客户区分出来，并对异常客户进行监控，从而对客户可能带来的风险进行控制3）精确化营销与服务精确化营销与服务是基于客户深度认识的基础上，针对于不同的客户采用不同的营销策略和服务策略，提高营销的成功率和服务效果。 要做到精确化单靠人工去完成本非常大，或者说根本无法实现，数据挖掘技术可以精确的发现用户的需求并且挖掘出最合适的产品与营销服务策略，销售与客服人员可以通过数据挖掘结果的数据支持，自动化的实现精确化的营销与服务。 例如现在大型网站都非常流行的个性化推荐服务，以及客户维系挽留系统，都是数据挖掘技术在精确化营销与服务的应用。 4）精细化推广与市场培养精确化推广：网络推广是电子商务网站得到迅猛发展的重要手段之一，网络推广最大的难题就是推广成本与推广效果的平衡问题，如何能够在有限的推广成本前提下取得最好的推广效果？数据挖掘技术可以通过公司内部以往推广的一些历史数据挖掘出最有效的推广方式，提供辅助精确化推广的决策支持。 精确化市场培养：市场是公司赖以生存的外部环境，数据挖掘技术能够对目前市场情况作出准确评估，并对市场将来的可能的变化趋势作出预测，使决策层根据市场分析结果作出正确的市场决策，抓住市场机会，规避市场风险。