柚子快報邀請碼778899分享：前端 使用 curl

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在網(wǎng)站抓取過程中遇到反爬蟲措施而苦苦掙扎？curl_cffi 是一個高級 Python 庫，它包裝了 cURL 工具，可以幫助您有效地繞過這些障礙。通過模擬瀏覽器行為并利用 cURL 的功能，curl_cffi 增強了您的抓取器避免檢測并順利執(zhí)行的能力。在本指南中，我們將探討 curl_cffi 的工作原理、如何將其用于各種任務以及其局限性。我們還將討論克服這些局限性的潛在解決方案。

什么是 curl_cffi？

curl_cffi 是一個專為網(wǎng)絡請求設計的 Python 庫，類似于 requests 和 httpx 等庫。然而，與這些庫不同的是，curl_cffi 可以模擬瀏覽器 TLS/JA3 和 HTTP/2 指紋。curl-impersonate 是一個命令行工具，可以模擬四種主要瀏覽器并執(zhí)行 TLS 和 HTTP 握手，就像真實的瀏覽器一樣。curl_cffi 使用 cffi 將 curl-impersonate 包裝成 Python 庫。

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什么是 TLS/JA3 指紋？

如今，大多數(shù)網(wǎng)站使用 HTTPS。為了建立 HTTPS 連接，服務器和客戶端之間會進行 TLS 握手，交換信息，例如支持的 TLS 版本和加密算法。不同的客戶端具有不同的特征，這些細節(jié)通常是穩(wěn)定的，允許服務器識別請求是來自典型用戶瀏覽器還是自動化腳本。JA3 是一個常用的算法，用于生成 TLS 指紋。它的工作原理是將這些特征連接起來并計算 MD5 哈希值。

使用 curl_cffi

curl_cffi 的使用方法與 requests 非常相似。以下是如何使用 requests 獲取 JA3 指紋：

import requests

url = "https://tls.browserleaks.com/json"

r = requests.get(url)

print(r.json())

你可能會得到類似下面的結果：

{

"user_agent": "python-requests/2.32.3",

"ja3_hash": "8d9f7747675e24454cd9b7ed35c58707",

"ja3_text": "771,4866-4867-4865-49196-49200-49195-49199-52393-52392-159-158-52394-49327-49325-49326-49324-49188-49192-49187-49191-49162-49172-49161-49171-49315-49311-49314-49310-107-103-57-51-157-156-49313-49309-49312-49308-61-60-53-47-255,0-11-10-16-22-23-49-13-43-45-51-21,29-23-30-25-24,0-1-2",

"ja3n_hash": "a790a1e311289ac1543f411f6ffceddf",

"ja3n_text": "771,4866-4867-4865-49196-49200-49195-49199-52393-52392-159-158-52394-49327-49325-49326-49324-49188-49192-49187-49191-49162-49172-49161-49171-49315-49311-49314-49310-107-103-57-51-157-156-49313-49309-49312-49308-61-60-53-47-255,0-10-11-13-16-21-22-23-43-45-49-51,29-23-30-25-24,0-1-2",

"akamai_hash": "",

"akamai_text": ""

}

如果您反復發(fā)出請求，您會發(fā)現(xiàn)您的 JA3 哈希值保持不變。然而，從 Chrome 110 版本開始，TLS ClientHello 擴展的順序被隨機化，這使得網(wǎng)站開發(fā)者更容易根據(jù) JA3 指紋來阻止像 requests 這樣的庫。如果您的請求始終顯示相同的 JA3 指紋，它們可能會被識別為來自單個用戶，從而增加被標記為機器人的可能性。

以下是如何使用 curl_cffi 來模擬真實的 JA3 指紋：

from curl_cffi import requests

url = "https://tls.browserleaks.com/json"

r = requests.get(url, impersonate="chrome124")

print(r.json())

impersonate 參數(shù)允許您指定要模擬的瀏覽器和版本。支持的瀏覽器包括 Chrome、Chrome Android、Edge 和 Safari，版本不斷更新。有關詳細信息，請參閱 curl_cffi GitHub 倉庫。使用 curl_cffi，JA3 指紋將與真實瀏覽器的指紋一致，并且從 Chrome 110 版本開始，JA3 指紋將在每次請求時發(fā)生變化：

{

"user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",

"ja3_hash": "c97c8dac4ca1de968fe230de54f3e0f3",

"ja3_text": "771,4865-4866-4867-49195-49199-49196-49200-52393-52392-49171-49172-156-157-47-53,16-10-27-18-5-51-23-17513-45-35-43-13-65281-0-11-65037,25497-29-23-24,0",

"ja3n_hash": "4c9ce26028c11d7544da00d3f7e4f45c",

"ja3n_text": "771,4865-4866-4867-49195-49199-49196-49200-52393-52392-49171-49172-156-157-47-53,0-5-10-11-13-16-18-23-27-35-43-45-51-17513-65037-65281,25497-29-23-24,0",

"akamai_hash": "52d84b11737d980aef856699f885ca86",

"akamai_text": "1:65536;2:0;4:6291456;6:262144|15663105|0|m,a,s,p"

}

解決 curl_cffi 的限制

雖然 curl_cffi 可以模擬真實的 JA3 指紋，并可能避免機器人挑戰(zhàn)和封鎖，但它可能并不總是足夠。許多網(wǎng)站實施了先進的機器人保護機制，例如 hCaptcha、reCaptcha、Geetest、Cloudflare Turnstile、DataDome 和 AWS WAF。這些系統(tǒng)使用復雜的圖像和難以閱讀的 JavaScript 挑戰(zhàn)來區(qū)分人和機器人。有時，即使擁有真實且隨機化的 JA3 指紋，也無法避免繞過這些挑戰(zhàn)。

如果您遇到 CAPTCHA 挑戰(zhàn)，無論您使用哪個請求庫，它們都可能是不可避免的。但是，無需擔心。CapSolver 為這些問題提供了解決方案。CapSolver 使用基于 AI 的自動化網(wǎng)頁解鎖技術，可在幾秒鐘內解決各種機器人挑戰(zhàn)。無論處理圖像還是復雜問題，CapSolver 都能高效地處理。如果解決方案失敗，您將不會產生任何費用。

CapSolver 還提供瀏覽器擴展，可使用 Selenium 在數(shù)據(jù)抓取過程中自動解決 CAPTCHA。此外，還提供 API 解決方案，用于在 Scrapy 等框架中解決 CAPTCHA 并獲取令牌。所有這些都可以在幾秒鐘內完成。有關更多詳細信息，請參閱 CapSolver 文檔。

結論

通過將 curl_cffi 集成到您的網(wǎng)頁抓取設置中，您可以有效地模擬真實瀏覽器行為，以克服 TLS/JA3 指紋挑戰(zhàn)。雖然 curl_cffi 為處理這些挑戰(zhàn)提供了強大的工具，但高級 CAPTCHA 和機器人檢測系統(tǒng)仍然構成重大障礙。CapSolver 提供了一種補充解決方案，可以無縫解決這些 CAPTCHA 挑戰(zhàn)，確保您的抓取活動順利運行。

如需了解更多見解和資源，請訪問 CapSolver 網(wǎng)站 并探索 curl_cffi GitHub 倉庫。

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