Курс Python → Отправка HTTP-запросов с User-Agent
Механизм защиты от скрапинга, который широко используется веб-серверами, называется User-Agent. User-Agent (UA) представляет собой заголовок, который браузеры отправляют в HTTP-запросах для идентификации. Этот заголовок содержит информацию о браузере, его версии, операционной системе и других параметрах. Использование UA позволяет веб-серверам определить, какой браузер делает запрос и адаптировать ответы под конкретный браузер.
Для написания кода на Python, который будет отправлять HTTP-запросы с определенным User-Agent, можно использовать библиотеку requests. Например, для установки библиотеки requests можно воспользоваться командой pip install requests. Далее, чтобы отправить запрос с определенным User-Agent, необходимо создать словарь с заголовком User-Agent и передать его в параметр headers метода requests.get().
import requests
url = 'https://www.example.com'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.text)В данном примере кода мы создаем переменную headers, которая содержит словарь с ключом ‘User-Agent’ и значением, представляющим собой строку с информацией о браузере и его версии. При отправке запроса методом requests.get() мы передаем этот словарь в параметр headers, чтобы указать серверу, какой User-Agent использовать.
Использование определенного User-Agent может быть полезно при скрапинге данных с веб-сайтов, где требуется отправка запросов от определенного браузера или устройства. При этом важно помнить, что некоторые веб-сайты могут блокировать доступ к контенту, если обнаружат скрапинг или нестандартное поведение запросов, поэтому рекомендуется использовать User-Agent соответствующего браузера или устройства.
Другие уроки курса "Python"
- Monkey Patching в Python
- Solidity для DeFi Ethereum
- Создание генераторов в Python
- Работа с collections в Python.
- Метод count() для списков
- Генерация случайных данных в NumPy
- Метод rlshift для битового сдвига
- Метод join() для объединения строк
- Класс-оболочка для словарей
- Сортировка данных в Python
- Создание словаря в Python
- Методы и функции в Python
- Преобразование текста в нижний регистр
- Работа с deque из collections
- Создание детектора плагиата
- Функция print() — вывод информации
- Расширение информации об ошибке в Python
- Работа с библиотекой requests
- Участие в сообществе @selectel
- Преобразование данных в Python
- Расчет времени выполнения
- Генераторы в Python
- Работа с SQLite в Python
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Основные методы NumPy
- Замыкания в Python
- Конкатенация списков в Python
- Структурирование именованных констант
- Генераторы списков в Python
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Перевод двоичного кода в целое число
- Объединение словарей в Python
- Функция product() в Python
- Логирование с Logzero
- Использование модуля __future__
- Метод setdefault() в Python
- Потоковый ввод в Python
- Работа с комплексными числами
- Тестирование модели в PyTorch
- Оператор объединения словарей
