2024 年最适合网页抓取的反检测浏览器

反检测浏览器可帮助你在搜索网页时隐藏浏览器指纹。它能真正简化你的工作。阅读本博客，了解更多信息！

Jul 19, 2024Robin Brown

浏览器指纹是识别您在线生活的最重要方式之一。它们会在不同的会话和网站中跟踪您的个人资料。所以当您想进行网络爬虫时，您注定会被检测到。

为了轻松高效地抓取数据，反检测浏览器（或反指纹浏览器）应运而生。

这篇博客将帮助您了解：

反检测浏览器的优势
它如何帮助进行网络爬虫
使用Nstbrowser进行高效数据抓取的步骤

什么是反检测浏览器？

反检测浏览器能够创建和运行多个不被社交平台识别的数字身份。这需要大量的自定义开发工作，因此这些工具通常不免费提供。

它们的创建目的是对抗跟踪和分析，使您能够在隐私的保护下进行活动。 换句话说，反指纹浏览器增强了隐私，保持您的数据和网络活动匿名，并帮助您的网络爬虫工具避免被封锁。

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反检测浏览器如何帮助数据收集？

反检测浏览器有助于减少网络拦截的影响。它最小化甚至防止网站识别用户和跟踪他们的在线活动。

由于网站拥有反爬虫系统，当您使用爬虫机器人直接抓取数据时，您会被检测到并因此被网站封锁。人类用户优先于机器人，有些网站不鼓励其他业务收集其数据。

因此，一些组织结合网络爬虫技术和反检测浏览器与隐私措施（如代理）来帮助隐藏机器人。

什么是Nstbrowser？

Nstbrowser 是一个完全免费的反指纹浏览器，集成了反检测机器人、Web Unblocker和智能代理。它支持云容器集群、无头浏览器以及兼容Windows/Mac/Linux的企业级云浏览器解决方案。

如何使用反检测浏览器进行网络爬虫？

接下来，我们以Nstbrowser为例进行抓取。只需5个简单步骤：

第一步：准备工作

在抓取之前，您必须先进行以下准备工作：

Shell Copy

pip install pyppeteer requests json

安装pyppeteer后，我们需要创建一个新文件：scraping.py，并将我们刚安装的库以及一些系统库引入文件中：

Python Copy

import asyncio
import json
from urllib.parse import quote
from urllib.parse import urlencode

import requests
from requests.exceptions import HTTPError

from pyppeteer import launcher

我们现在可以使用pyppeteer了吗？

请冷静！

我们已经花了一些时间连接到 Nstbrowser，它提供一个API来返回pyppeteer的webSocketDebuggerUrl。

Python Copy

# get_debugger_url: 获取调试器URL
def get_debugger_url(url: str):
    try:
        resp = requests.get(url).json()
        if resp['data'] is None:
            raise Exception(resp['msg'])
        webSocketDebuggerUrl = resp['data']['webSocketDebuggerUrl']
        return webSocketDebuggerUrl

    except HTTPError:
        raise Exception(HTTPError.response)

async def create_and_connect_to_browser():
    host = '127.0.0.1'
    api_key = 'your api key'
    config = {
        'once': True,
        'headless': False,
        'autoClose': True,
        'remoteDebuggingPort': 9226,
        'userAgent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
        'fingerprint': {  # 必需
            'name': 'custom browser',
            'platform': 'windows',  # 支持: windows, mac, linux
            'kernel': 'chromium',  # 仅支持: chromium
            'kernelMilestone': '120',  # 支持: 113, 115, 118, 120
            'hardwareConcurrency': 4,  # 支持: 2, 4, 8, 10, 12, 14, 16
            'deviceMemory': 4,  # 支持: 2, 4, 8
            'proxy': '',  # 输入格式: schema://user:password@host:port 例如: http://user:password@localhost:8080
        }
    }
    query = urlencode({
        'x-api-key': api_key,  # 必需
        'config': quote(json.dumps(config))
    })
    
    url = f'http://{host}:8848/devtool/launch?{query}'
    browser_ws_endpoint = get_debugger_url(url)
    
    print("browser_ws_endpoint: " + browser_ws_endpoint) # pyppeteer连接Nstbrowser与browser_ws_endpoint

(
  asyncio
  .get_event_loop()
  .run_until_complete(create_and_connect_to_browser())
)

太好了！我们成功获得了Nstbrowser的webSocketDebuggerUrl！

现在是时候将pyppeteer连接到Nstbrowser了：

Python Copy

async def exec_pyppeteer(wsEndpoint: str):
    browser = await launcher.connect(browserWSEndpoint = wsEndpoint)
    page = await browser.newPage()

在终端运行我们刚刚编写的代码：python scraping.py，我们成功打开了一个Nstbrowser并在其中创建了一个新标签页。

一切准备就绪，现在我们可以正式开始爬取了！

第二步：访问目标网站

例如：https://www.yahoo.com/

Python Copy

options = {'timeout': 60000}
await page.goto('https://www.yahoo.com/', options)

第三步：执行代码

再次执行代码，然后我们将通过Nstbrowser访问目标网站。

现在我们需要打开开发工具以查看我们想要抓取的具体信息，可以看到它们都是具有相同DOM结构的元素。

第四步：抓取网页

现在，是时候使用Pyppeteer抓取这些DOM结构并分析其内容了：

Python Copy

news = await page.JJ('li.stream-item')
for row in news:
    title = await row.J('a:not([data-test-locator])')
    content = await row.J('p')
    comment = await row.J('span[data-test-locator="stream-comment"]')

    title_text = await page.evaluate('item => item.textContent', title)
    content_text = await page.evaluate('item => item.textContent', content)
    comment_text = await page.evaluate('item => item.textContent', comment)
    pringt('titile: ', title_text)
    pringt('content: ', content_text)
    pringt('comment: ', comment_text)

当然，仅在终端输出数据显然不是我们的最终目标，我们还需要做的是保存数据。

第五步：保存数据

我们使用json库将数据保存到本地json文件中：

Python Copy

news = await page.JJ('li.stream-item')
news_info = []
for row in news:
  title = await row.J('a:not([data-test-locator])')
  content = await row.J('p')
  comment = await row.J('span[data-test-locator="stream-comment"]')

  title_text = await page.evaluate('item => item.textContent', title)
  content_text = await page.evaluate('item => item.textContent', content)
  comment_text = await page.evaluate('item => item.textContent', comment)

  news_item = {
    "title": title_text,
    "content": content_text,
    "comment": comment_text
  }
  news_info.append(news_item)

# 创建json文件
json_file = open("news.json", "w")
# 将movies_info转换为JSON
json.dump(news_info, json_file)
# 释放文件资源
json_file.close()

运行我们的代码，然后打开代码所在的文件夹。您会看到一个新的news.json文件出现。打开它检查内容！

如果您发现它看起来像这样：