1. Headers
从用户的headers进行反爬是最常见的反爬虫策略。Headers是一种区分浏览器行为和机器行为的最简单的方法，还有一些网站会对 Referer （上级链接）进行检测（机器行为不太可能通过链接跳转实现）从而实现反爬虫。
相应的解决措施：通过审查元素或者开发者工具获取相应的headers 然后把相应的headers传输给python的requests（请求头），这样就能很好地绕过。
备注：Headers 相关知识：
host：提供了主机名及端口号
Referer 提供给服务器客户端是从哪个页面链接过来的信息（有些网站会据此来反爬）
Origin：Origin字段里只包含是谁发起的请求，并没有其他信息。跟Referer不一样的是Origin字段并没有包含涉及到用户隐私的URL路径和请求内容，这个尤其重要。
并且Origin字段只存在于POST请求，而Referer则存在于所有类型的请求。
User agent: 发送请求的应用程序名（一些网站会根据UA访问的频率来进行反爬）
proxies： 代理，一些网站会根据ip访问的频率次数等选择封ip
cookie： 特定的标记信息，一般可以直接复制，对于一些变化的可以选择构造（python中的一些库也可以实现）
Accept首部为客户端提供了一种将其喜好和能力告知服务器的方式，包括他们想要什么，
可以使用什么，以及最重要的，他们不想要什么。这样服务器就可以根据这些额外信息，对要发送的内容做出更明智的选择。
首部 描述
Accept 告诉服务器能够发送哪些媒体类型
Accept-Charset 告诉服务器能够发送哪些字符集
Accept-Encoding 告诉服务器能够发送哪些编码方式(最常见的是utf-8)
Accept-Language 告诉服务器能够发送哪些语言
Cache-control: 这个字段用于指定所有缓存机制在整个请求/响应链中必须服从的指令
Public 所有内容都将被缓存(客户端和代理服务器都可缓存)
Private 内容只缓存到私有缓存中(仅客户端可以缓存，代理服务器不可缓存)
public max-age=xxx (xxx is numeric) 缓存的内容将在 xxx 秒后失效, 这个选项只在HTTP 1.1可用
No-store 不缓存
2. IP 限制
一些网站会根据你的IP地址访问的频率来进行反爬。也就是说，如果你用单一的 IP 地址访问频率过高，那么服务器会在短时间内禁止这个 IP访问。
解决措施：构造自己的 IP 代理池，然后每次访问时随机选择代理（但一些 IP 地址不是非常稳定，需要经常检查更新）
3. UA限制
UA是用户访问网站时的浏览器标识，其反爬机制与ip限制类似。
解决措施：构造自己的UA池，每次python做requests访问时随机挂上UA标识，更好地模拟浏览器行为。当然如果反爬对时间还有限制的话，可以在requests 设置timeout（最好是随机休眠，这样会更安全稳定，time.sleep()）
附：常见的浏览器标识：
User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; U; IntelMac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1Safari/534.50
'Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50
Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)
4.验证码反爬虫或者模拟登陆
验证码：这个办法的反爬效果非常好，如果一个爬虫要解释一个验证码中的内容，这在以前通过简单的图像识别是可以完成的，但是就现在来讲，验证码的干扰线，噪点都很多，甚至还出现了人类都难以认识的验证码（比如说12306）。
嗯，如果一个爬虫要访问的页面提示要输入验证码，那么问题就来了，不是所有的爬虫都装备了图像识别技术啊。其实大家要问了，爬虫处理这些登录页面有什么意义呢？除非你是想爆破密码或者是刷xxx什么的。但是真的有人把验证码用在反爬虫上的么？事实上确实有，Google就在使用，如果有使用google经验的读者会发现自己在愉快查google，特别是使用vpn或者是各种科学上网工具的时候，经常会提示你google想知道你是不是一个人（不是人还能是什么？）
相应的解决措施：验证码识别的基本方法：截图，二值化、中值滤波去噪、分割、紧缩重排（让高矮统一）、字库特征匹配识别。（python的PIL库或者其他）
模拟登陆（例如知乎等）：用好python requests中的session(下面几行代码实现了最简单的163邮箱的登陆，其实原理是类似的~~）
import requests
s =requests.session()
login_data={"account":" ","password":" "}
res=s.post("http://mail.163.com/",login_data)
5.Ajax动态加载
网页将不希望被爬虫获取的数据使用Ajax动态加载，这样就为爬虫造成了绝大的麻烦。如果一个爬虫不具备js引擎，或者具备js引擎，但是没有处理js返回的方案，或者是具备了js引擎，但是没办法让站点显示启用脚本设置。基于这些情况，ajax动态加载反制爬虫还是相当有效的。
Ajax动态加载的工作原理是：从网页的 url 加载网页的源代码之后，会在浏览器里执行JavaScript程序。这些程序会加载出更多的内容，并把这些内容传输到网页中。这就是为什么有些网页直接爬它的URL时却没有数据的原因。
处理方法：若使用审查元素分析”请求“对应的链接(方法：右键→审查元素→Network→清空，点击”加载更多“，出现对应的GET链接寻找Type为text/html的，点击，查看get参数或者复制Request URL)，循环过程。如果“请求”之前有页面，依据上一步的网址进行分析推导第1页。以此类推，抓取抓Ajax地址的数据。对返回的json使用requests中的json进行解析。
6.cookie限制
网页在打开时会随机生成一个cookie，如果再次打开网页时这个cookie不存在，第三次打开仍然不存在，这就非常有可能是爬虫在工作了。
解决措施：在headers挂上相应的cookie或者根据其方法进行构造（例如从中选取几个字母进行构造）。如果过于复杂，可以考虑使用selenium模块（可以完全模拟浏览器行为）