chrome浏览器自带的request headers问题

Squall001 2020-03-01 07:33:19

我在使用xhr访问一个资源的时候，发现被拒绝，但是其他浏览器如eage 手机上的UC等却能正常访问，
最后研究了下问题是在 chrome的发送HTTP请求的时候，会自带request Headers 加了几个头
在我本身页面的顶部设置了一条<meta name="referrer" content="never">,浏览器已经开启ccess-Control-Allow-Origin这样的跨域插件

然后下面是chrome的请求头部信息



Request Headers



:authority: meiju9.qfxmj.com

:method: GET

:path: /20190812/UTXLgrot/2000kb/hls/squ1i5091000.js

:scheme: https

accept: */*

accept-encoding: gzip, deflate, br

accept-language: zh-CN,zh;q=0.9

cache-control: no-cache

origin: http://localhost:65246

pragma: no-cache

sec-fetch-dest: empty

sec-fetch-mode: cors

sec-fetch-site: cross-site

user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36

下面是请求的返回值General



Request URL: https://meiju9.qfxmj.com/20190812/UTXLgrot/2000kb/hls/squ1i5091000.js

Request Method: GET

Status Code: 403 

Remote Address: 183.66.107.155:443

Referrer Policy: no-referrer

请求的返回值Response Headers



Access-Control-Allow-Methods: GET, PUT, POST, DELETE, HEAD, OPTIONS, PATCH

Access-Control-Allow-Origin: *

content-length: 4692

content-type: text/html

date: Sun, 01 Mar 2020 11:25:39 GMT

expires: Sun, 01 Mar 2020 11:25:39 GMT

server: Cdn Cache Server V2.0

status: 403

x-cache-error: ERR_ACCESS_DENIED 0

x-via: 1.0 tudianxin49:0 (Cdn Cache Server V2.0)[0 403 3]

好了我发现只有谷歌浏览器有这总问题，由于对方服务器我无法设置，故用chrome的“modify headers”插件把请求头的
sec-fetch-site 和 origin 两个值都设置为空，然后使用谷歌浏览器，开启xhr就正常访问这个资源了

下面问题来了
我能不能在本地页面上或者其他地方设置什么东西，让chrome在发送http请求的时候，不要发送sec-fetch-site 和 origin 这两个头信息？

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Python入门网络爬虫之精华版 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储另外，比较常用的爬虫框架Scrapy，这里最后也详细介绍一下。首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：宁哥的小站-网络爬虫当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？比如说你输入http://www.lining0806.com/，你就会看到宁哥的小站首页。简单来说这段过程发生了以下四个步骤：查找域名对应的IP地址。向IP对应的服务器发送请求。服务器响应请求，发回网页内容。浏览器解析网页内容。网络爬虫要做的，简单来说，就是实现浏览器的功能。通过指定url，直接返回给用户所需要的数据，而不需要一步步人工去操纵浏览器获取。抓取这一步，你要明确要得到的内容是什么？是HTML源码，还是Json格式的字符串等。 1. 最基本的抓取抓取大多数情况属于get请求，即直接从对方服务器上获取数据。首先，Python中自带urllib及urllib2这两个模块，基本上能满足一般的页面抓取。另外，requests也是非常有用的包，与此类似的，还有httplib2等等。 Requests： import requests response = requests.get(url) content = requests.get(url).content print "response headers:", response.headers print "content:", content Urllib2： import urllib2 response = urllib2.urlopen(url) content = urllib2.urlopen(url).read() print "response headers:", response.headers print "content:", content Httplib2： import httplib2 http = httplib2.Http() response_headers, content = http.request(url, 'GET') print "response headers:", response_headers print "content:", content 此外，对于带有查询字段的url，get请求一般会将来请求的数据附在url之后，以?分割url和传输数据，多个参数用&连接。 data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests：data为dict，json import requests response = requests.get(url=url, params=data) Urllib2：data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) full_url = url+'?'+data response = urllib2.urlopen(full_url) 相关参考：网易新闻排行榜抓取回顾参考项目：网络爬虫之最基本的爬虫：爬取网易新闻排行榜 2. 对于登陆情况的处理 2.1 使用表单登陆这种情况属于post请求，即先向服务器发送表单数据，服务器再将返回的cookie存入本地。 data = {'data1':'XXXXX', 'data2':'XXXXX'} Requests：data为dict，json import requests response = requests.post(url=url, data=data) Urllib2：data为string import urllib, urllib2 data = urllib.urlencode(data) req = urllib2.Request(url=url, data=data) response = urllib2.urlopen(req) 2.2 使用cookie登陆使用cookie登陆，服务器会认为你是一个已登陆的用户，所以就会返回给你一个已登陆的内容。因此，需要验证码的情况可以使用带验证码登陆的cookie解决。 import requests requests_session = requests.session() response = requests_session.post(url=url_login, data=data) 若存在验证码，此时采用response = requests_session.post(url=url_login, data=data)是不行的，做法应该如下： response_captcha = requests_session.get(url=url_login, cookies=cookies) response1 = requests.get(url_login) # 未登陆 response2 = requests_session.get(url_login) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！ response3 = requests_session.get(url_results) # 已登陆，因为之前拿到了Response Cookie！相关参考：网络爬虫-验证码登陆参考项目：网络爬虫之用户名密码及验证码登陆：爬取知乎网站 3. 对于反爬虫机制的处理 3.1 使用代理适用情况：限制IP地址情况，也可解决由于“频繁点击”而需要输入验证码登陆的情况。这种情况最好的办法就是维护一个代理IP池，网上有很多免费的代理IP，良莠不齐，可以通过筛选找到能用的。对于“频繁点击”的情况，我们还可以通过限制爬虫访问网站的频率来避免被网站禁掉。 proxies = {'http':'http://XX.XX.XX.XX:XXXX'} Requests： import requests response = requests.get(url=url, proxies=proxies) Urllib2： import urllib2 proxy_support = urllib2.ProxyHandler(proxies) opener = urllib2.build_opener(proxy_support, urllib2.HTTPHandler) urllib2.install_opener(opener) # 安装opener，此后调用urlopen()时都会使用安装过的opener对象 response = urllib2.urlopen(url) 3.2 时间设置适用情况：限制频率情况。 Requests，Urllib2都可以使用time库的sleep()函数： import time time.sleep(1) 3.3 伪装成浏览器，或者反“反盗链” 有些网站会检查你是不是真的浏览器访问，还是机器自动访问的。这种情况，加上User-Agent，表明你是浏览器访问即可。有时还会检查是否带Referer信息还会检查你的Referer是否合法，一般再加上Referer。 headers = {'User-Agent':'XXXXX'} # 伪装成浏览器访问，适用于拒绝爬虫的网站 headers = {'Referer':'XXXXX'} headers = {'User-Agent':'XXXXX', 'Referer':'XXXXX'} Requests： response = requests.get(url=url, headers=headers) Urllib2： import urllib, urllib2 req = urllib2.Request(url=url, headers=headers) response = urllib2.urlopen(req) 4. 对于断线重连不多说。 def multi_session(session, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return session.post(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 或者 def multi_open(opener, *arg): retryTimes = 20 while retryTimes>0: try: return opener.open(*arg) except: print '.', retryTimes -= 1 这样我们就可以使用multi_session或multi_open对爬虫抓取的session或opener进行保持。 5. 多进程抓取这里针对华尔街见闻进行并行抓取的实验对比：Python多进程抓取与 Java单线程和多线程抓取相关参考：关于Python和Java的多进程多线程计算方法对比 6. 对于Ajax请求的处理对于“加载更多”情况，使用Ajax来传输很多数据。它的工作原理是：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。这些程序会加载更多的内容，“填充”到网页里。这就是为什么如果你直接去爬网页本身的url，你会找不到页面的实际内容。这里，若使用Google Chrome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格式数据(str)进行正则匹配。json格式数据中，需从'\uxxxx'形式的unicode_escape编码转换成u'\uxxxx'的unicode编码。 7. 自动化测试工具Selenium Selenium是一款自动化测试工具。它能实现操纵浏览器，包括字符填充、鼠标点击、获取元素、页面切换等一系列操作。总之，凡是浏览器能做的事，Selenium都能够做到。这里列出在给定城市列表后，使用selenium来动态抓取去哪儿网的票价信息的代码。参考项目：网络爬虫之Selenium使用代理登陆：爬取去哪儿网站 8. 验证码识别对于网站有验证码的情况，我们有三种办法：使用代理，更新IP。使用cookie登陆。验证码识别。使用代理和使用cookie登陆之前已经讲过，下面讲一下验证码识别。可以利用开源的Tesseract-OCR系统进行验证码图片的下载及识别，将识别的字符传到爬虫系统进行模拟登陆。当然也可以将验证码图片上传到打码平台上进行识别。如果不成功，可以再次更新验证码识别，直到成功为止。参考项目：Captcha1 爬取有两个需要注意的问题：如何监控一系列网站的更新情况，也就是说，如何进行增量式爬取？对于海量数据，如何实现分布式爬取？分析抓取之后就是对抓取的内容进行分析，你需要什么内容，就从中提炼出相关的内容来。常见的分析工具有正则表达式，BeautifulSoup，lxml等等。存储分析出我们需要的内容之后，接下来就是存储了。我们可以选择存入文本文件，也可以选择存入MySQL或MongoDB数据库等。存储有两个需要注意的问题：如何进行网页去重？内容以什么形式存储？ Scrapy Scrapy是一个基于Twisted的开源的Python爬虫框架，在工业中应用非常广泛。相关内容可以参考基于Scrapy网络爬虫的搭建，同时给出这篇文章介绍的微信搜索爬取的项目代码，给大家作为学习参考。参考项目：使用Scrapy或Requests递归抓取微信搜索结果

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