如何将 Cloudscraper 与 Scrapy 整合？
当我需要绕过 Cloudflare 的反僵尸措施时，尤其是当他们阻止我的刮擦活动时，Cloudscraper 是我的首选工具。另一方面，Scrapy 是一个非常强大的 Python 框架，我用它来自动从网站中提取数据。通过将 Cloudscraper 与 Scrapy 相结合，我甚至可以处理那些有强大 Cloudflare 保护的棘手网站，从而使搜刮过程更可靠、更有效。这是在刮擦和面对这类障碍时的一种实用方法。
什么是Cloudscraper？
Cloudscraper 是一个 Python 模块，可以绕过反僵尸机制，特别是 Cloudflare 使用的机制。Cloudflare 因提供 DDoS 保护和 Web 应用程序防火墙（WAF）等安全服务而广为人知，这些服务可以阻止僵尸程序搜索网站。Cloudscraper 本质上是模拟浏览器请求，欺骗 Cloudflare，让 Cloudflare 以为它在与真实用户而不是脚本打交道。
Scrapy 如何融入其中？
Scrapy 是 Python 功能最强大、应用最广泛的网络搜索框架之一。它能快速、高效地处理大规模刮擦，其模块化方法允许根据不同的项目需求进行定制。不过，Scrapy 难以应对复杂的反僵尸措施，因此将其与 Cloudscraper 搭配使用，对于搜索受 Cloudflare 保护的网站至关重要。
使用 Scrapy 设置 Cloudscraper
要开始在 Scrapy 项目中使用 Cloudscraper，请按照以下步骤操作：
第 1 步：安装必要的程序库
开始之前，请确保您已安装 Scrapy 和 Cloudscraper：
pip install scrapy cloudscraper
Cloudscraper 取代了 Python 的请求库，可以绕过常见的安全挑战。Scrapy 则负责管理请求处理和数据提取。
步骤 2：创建 Scrapy 蜘蛛
要集成 Cloudscraper，首先要创建 Scrapy 蜘蛛，它是 Scrapy 搜索过程的核心。下面是一个最简单的示例：
import scrapy
class CloudScraperSpider(scrapy.Spider)：
name = 'cloudscraper_spider'
start_urls = ['https://example.com']
def parse(self, response):
# Parsing logic here
yield {
'title': response.css('title::text').get()、
}
步骤 3：在 Scrapy 中使用 Cloudscraper
要在 Scrapy 中使用 Cloudscraper，您需要修改请求机制。Scrapy 本身并不使用请求机制，因此我们需要对其进行定制。具体方法如下
禁用默认 Scrapy 请求：
Scrapy 使用其内置机制直接发送请求。要利用 Cloudscraper，您必须重写这一行为。
通过云霄飞车提出请求：
在 start_requests 或 make_requests_from_url 函数中使用 Cloudscraper：
import cloudscraper
import scrapy
from scrapy.http import HtmlResponse
class CloudScraperSpider(scrapy.Spider)：
name = 'cloudscraper_spider'
start_urls = ['https://example.com']
scraper = cloudscraper.create_scraper() # Initialize cloudscraper
def start_requests(self):
for url in self.start_urls.html_content = self.scraper.get(url.content)
html_content = self.scraper.get(url).content
response = HtmlResponse（url=url，body=html_content，encoding='utf-8')
yield self.parse(response)
def parse(self, response):
# Extract data
yield {
'title': response.css('title::text').get()、
}
在上面的例子中
- 云霄飞车初始化：
使用 cloudscraper.create_scraper() 初始化刮板。 - 优先请求：
不允许 Scrapy 处理请求，而是使用 Cloudscraper 提出请求，并手动创建 HtmlResponse 对象。这样，从 Cloudscraper 获取的内容就能在 Scrapy 框架内无缝使用。
步骤 4：管理费率限制和旁路
Cloudflare 通常会对刮擦行为进行监控，因此在请求之间实施随机延迟会很有帮助。这可以通过使用 time.sleep() 函数或集成 scray-autounit 等库来实现。
此外，还可以考虑以下策略：
- 随机用户代理：
使用 scrapy-user-agents 库为每个请求切换用户代理字符串。 - 代理管理：
Cloudflare 可能会根据 IP 地址阻止请求。使用旋转代理有助于减少封禁。
步骤 5：处理动态页面
如果目标网站使用 JavaScript 加载内容，仅靠 Cloudscraper 可能不够，因为它不能呈现 JavaScript。在这种情况下，使用 Selenium 或 Splash 等其他工具会对 JavaScript 繁重的页面有所帮助。
动态页面处理示例
如果目标页面涉及大量 JavaScript 渲染，可以考虑使用 Selenium：
from selenium import webdriver
from scrapy.http import HtmlResponse
class CloudScraperSpider(scrapy.Spider)：
name = 'cloudscraper_spider'
start_urls = ['https://example.com']
def __init__(self):
self.driver = webdriver.Chrome() # Replace with your Selenium WebDriver
def start_requests(self):
for url in self.start_urls：
self.driver.get(url)
html_content = self.driver.page_source
response = HtmlResponse(url=url, body=html_content, encoding='utf-8')
yield self.parse(response)
def closed(self, reason):
self.driver.quit()
def parse(self, response):
# Parsing logic here
yield {
'title': response.css('title::text').get()、
}
结论
将 Cloudscraper 与 Scrapy 相集成，可以很好地搜刮受 Cloudflare 等服务保护的网站。通过调整 Scrapy 的请求流程和使用 Cloudscraper，我可以绕过许多反僵尸系统。重要的是，在搜刮时要记住法律限制，尤其是对于受严格保护的网站。这样的组合能让搜刮更可靠，而添加代理或旋转用户代理等技术则能降低被拦截的风险。
