本溪市网站建设_网站建设公司_页面权重_seo优化

在前一天，我们解决了一个非常基础但致命的问题：访问频率。
很多同学在把速度“降下来”之后，会发现一个新现象：

访问不那么快了
也加了随机 sleep
但还是会偶尔返回 403
或者跑一段时间后被限制

这往往不是频率问题，而是另一个非常关键的“身份特征”暴露了你 ——
User-Agent（UA）。

今天我们就系统讲清楚：

• User-Agent 是什么

• 服务器为什么会检查它

• 为什么“固定 UA”很危险

• 如何在爬虫中实现“随机 UA”

• 新手最容易犯的 UA 错误

🔍 一、什么是 User-Agent？

User-Agent是 HTTP 请求头中的一个字段，用来告诉服务器：

“我是谁？我用的是什么设备？什么浏览器？什么系统？”

例如，一个常见的浏览器 UA：

Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36

服务器会通过 UA 判断：

• 你是不是浏览器

• 你是不是移动端

• 你是不是爬虫程序

🧠 二、为什么固定 User-Agent 很危险？

新手最常见的写法是：

headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0" }

或者干脆不写 UA，让 requests 使用默认值：

python-requests/2.x.x

这两种写法，都非常容易被识别。

❌ 固定 UA 的三大问题

1️⃣ 同一个 UA 出现成百上千次请求

真实用户几乎不可能这样。

2️⃣ UA 与行为不匹配

例如：

• UA 是 Chrome

• 行为却像脚本（高频、规律）

3️⃣ requests 默认 UA 属于“高危特征”

很多网站直接对其限流或拒绝。

📌 结论很明确：

固定 User-Agent = 给服务器一个“稳定识别你”的标签。

🧭 三、服务器是如何利用 User-Agent 反爬的？

常见的 UA 校验方式包括：

✅ 1. 黑名单 UA

例如：

• python-requests

• scrapy

• curl

• wget

一旦命中，直接拒绝。

✅ 2. UA 频率异常

同一 UA：

• 短时间内大量请求

• 来自同一个 IP

• 行为高度一致

👉 判定为自动化程序。

✅ 3. UA 与其他 Headers 不一致

例如：

• UA 显示是 Chrome

• 却没有 Accept / Accept-Language

• 或缺少浏览器特有字段

这在服务器日志中非常明显。

🛠 四、正确的做法：使用“随机 User-Agent”

真正安全的做法不是“伪造一个 UA”，
而是：

在合理范围内，随机切换多个真实浏览器 UA。

🧪 五、最基础的随机 UA 实现方式

示例 1：手写 UA 列表（新手可用）

import random UA_LIST = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 " "(KHTML, like Gecko) Version/17.0 Safari/605.1.15", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:121.0) Gecko/20100101 Firefox/121.0" ] headers = { "User-Agent": random.choice(UA_LIST) }

每次请求都会随机选一个 UA。

🧰 六、进阶：每次请求动态生成 UA

如果你不想维护 UA 列表，可以使用第三方库（原理了解即可）：

from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent() headers = { "User-Agent": ua.random }

⚠️ 注意：

• 有些环境需要本地缓存

• 不要在高并发中频繁生成

🚨 七、随机 UA 的常见误区（非常重要）

❌ 误区 1：UA 随机得“太夸张”

例如：

• 一会儿 Windows

• 一会儿 Android

• 一会儿 iPhone

• 一会儿 Linux

但行为却完全一致，这反而更异常。

📌 建议：
同一爬虫任务，固定设备类型（如 PC），在同类 UA 中随机。

❌ 误区 2：UA 与 Referer / Accept 不匹配

如果 UA 是 Chrome，建议同时带上：

"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9"

让整体更像真实浏览器。

❌ 误区 3：只随机 UA，不控制频率

UA 不是“免死金牌”。

它必须与：

• 合理的请求频率

• Session

• Cookie

• 行为路径

一起使用，才有效。

🧩 八、推荐的“新手 UA 使用策略”

给你一个安全、易执行的组合方案：

• 固定为PC 浏览器 UA

• 准备5–10 个真实 UA

• 每次请求随机选 1 个

• 搭配随机 sleep

• 同一会话（Session）中 UA 不频繁变

这已经能应对大多数基础反爬。

📌 九、UA 在反爬体系中的位置（认知很重要）

你可以这样理解当前阶段的反爬：

1. 频率（Day 11）

2. UA（Day 12）

3. Headers 一致性

4. Cookie / Session

5. 行为路径

UA 是第二道门槛，非常关键。

✅ 总结

今天你系统掌握了：

✔ 什么是 User-Agent
✔ 服务器如何通过 UA 识别爬虫
✔ 为什么固定 UA 很危险
✔ 如何实现随机 UA
✔ 随机 UA 的正确姿势
✔ 新手最容易踩的 UA 坑
✔ UA 在反爬体系中的真实位置

从 Day 12 开始，你的爬虫已经具备了基础“身份伪装能力”。

📣（隐性引流，不违规）

如果你在实际项目中遇到：

• UA 随机了还是被封

• UA 与 Headers 不知道如何搭配

• 不清楚该用 PC 还是移动端 UA

• UA 切换时机拿捏不好

• 想整体优化请求“指纹一致性”