AI网络爬虫：搜狗图片的时间戳反爬虫应对策略

如何批量爬取下载搜狗图片搜索结果页面的图片？以孙允珠这个关键词的搜索结果为例：

https://pic.sogou.com/pics?query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&mode=2

翻页规律如下：

https://pic.sogou.com/napi/pc/searchList?mode=2&start=384&xml_len=48&query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&channel=pc_pic

https://pic.sogou.com/napi/pc/searchList?mode=2&start=336&xml_len=48&query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&channel=pc_pic

https://pic.sogou.com/napi/pc/searchList?mode=2&start=288&xml_len=48&query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&channel=pc_pic

这三个URL都指向同一个服务，即搜狗图片搜索的API，用于获取孙允珠相关的图片搜索结果。它们之间的规律主要体现在查询参数 `start` 和 `xml_len` 上：

**start** 参数：这个参数控制了搜索结果的起始位置。在第一个URL中，`start` 的值是384，第二个URL中是336，第三个URL中是288。这表明每次请求的搜索结果是从前一次请求的结果之后开始获取的。例如，如果每页显示48张图片（由 `xml_len` 参数决定），那么第一个URL将从第8页开始（384 / 48 = 8），第二个URL从第7页开始（336 / 48 = 7），第三个URL从第6页开始（288 / 48 = 6）。
**xml_len** 参数：这个参数指定了每次请求返回的图片数量，其值为48，意味着每次请求都会返回48张图片。
**query** 参数：这个参数指定了搜索的关键词，这里是“孙允珠”，表示搜索与孙允珠相关的图片。
**channel** 参数：这个参数指定了请求的渠道，这里是 `pc_pic`，表示这是一个针对PC端图片搜索的请求。

总结规律：这三个URL通过调整 `start` 参数的值，实现了分页获取搜索结果的功能。每次请求都是从前一次请求的下一页开始获取图片，每次获取48张图片。这种设计允许用户或应用程序逐步加载更多的搜索结果，而不需要一次性加载所有结果，从而优化了数据加载的效率和用户体验。

返回的是json数据：

{

"status": 0,

"info": "ok",

"data": {

"adPic": [

{

"docId": "e154002750821088-37dc5468319bfb35-9215f4c834c26f0856ee7b118f22b559",

"index": 0,

"mfid": "128a42e5ea3535cd",

"thumbHeight": 1043,

"thumbWidth": 500

{

"docId": "abe1eea3ca79fc28-c577ebdcb0f3dbcc-a5f4cbbb2bfe711fad33ce48dce150b3",

"index": 1,

"mfid": "46ff91955836d2f8",

"thumbHeight": 767,

"thumbWidth": 499

{

"docId": "c286ca7ecc6f7a79-20248c558009c911-5d0f8afe47cd75de9dcce97d6d0e92d4",

"index": 2,

"mfid": "99a6652c227b8833",

"thumbHeight": 768,

"thumbWidth": 500

}

"blackLevel": 5,

"cacheDocNum": 48,

"hasPicsetRes": 0,

"isQcResult": "0",

"is_strong_style": 1,

"items": [

{

"anchor1": "",

"anchor2": [],

"anchor_extend": {},

"author": "http://pic.sogou.com",

"author_name": "",

"author_pageurl": "",

"author_picurl": "",

"author_thumbUrl": "https://i02piccdn.sogoucdn.com/0000000000000000_author",

"author_thumb_mfid": "0000000000000000",

"beauty": 7,

"biaoqing": 0,

"ch_site_name": "搜狐网",

"clarity": 5,

"content_major": "裙子的部分是一个直筒型的规划,简略直接的裙边线条调配上裙子内向缩短的规划,使裙子的风格偏向于简练,内敛的风格。别的延展至膝部的裙尾也遮盖了大部分腿部线条,调配浅褐色的使用,营建出了一种保守,庄雅的感觉。衣服的外层有一个以腰部为支点,斜向的X型的面料系",

"cutBoardInputSkin": "c24c00231bcf459d|11|1718942349116|99418a699300bedc52a7df9b832a7aa0|http%3A%2F%2F5b0988e595225.cdn.sohucs.com%2Fimages%2F20200212%2Fab9b05decd8d4b4eb39bb287cf0c14ad.jpeg",

"docId": "abe1eea3ca79fc28-c577ebdcb0f3dbcc-4b0aa372e8378eaa63bf649210d0bfc4",

"docidx": 96,

"gifpic": 0,

"grouppic": 1,

"height": 991,

"https_convert": 0,

"index": 0,

"lastModified": "1581484601",

"like_num": "0",

"link": "http://pic.sogou.com/d?query=%CB%EF%D4%CA%D6%E9&mode=2&mood=0&did=97&dm=0&id=abe1eea3ca79fc28-c577ebdcb0f3dbcc-4b0aa372e8378eaa63bf649210d0bfc4",

"locImageLink": "https://i02piccdn.sogoucdn.com/cf2dc47f12f2d0e9",

"mf_id": "cf2dc47f12f2d0e9",

"mood": "0x80",

"name": "ab9b05decd8d4b4eb39bb287cf0c14ad.jpeg",

"oriPicUrl": "http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20200212/ab9b05decd8d4b4eb39bb287cf0c14ad.jpeg",

"painter_year": "",

"picUrl": "http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20200212/ab9b05decd8d4b4eb39bb287cf0c14ad.jpeg",

"pic_norm_score": 0.998463,

"pic_porn_score": 0.000002,

"pic_sexy_score": 0.001535,

"pic_vulgar_score": 0,

"publish_time": "1581448740",

"publishmodified": "",

"rank": -100.9800033569336,

"size": 118807,

"summarytype": "NormalSummary",

"thumbHeight": 569,

"thumbUrl": "https://i02piccdn.sogoucdn.com/cf2dc47f12f2d0e9",

"thumbWidth": 499,

"title": "孙允珠浅咖缠叠修身礼裙鉴赏",

"type": ".jpeg",

"url": "https://www.sohu.com/a/372330552_100198733",

"wapLink": "https://pic.sogou.com/pic/download.jsp?v=5&eid=1951&keyword=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&index=97&groupIndex=96&xurl=https://i02piccdn.sogoucdn.com/cf2dc47f12f2d0e9&durl=http%3A%2F%2F5b0988e595225.cdn.sohucs.com%2Fimages%2F20200212%2Fab9b05decd8d4b4eb39bb287cf0c14ad.jpeg",

"water_mark_confidence": 0.78199702501297,

"width": 870,

"did": 97,

"scale": 0.8769771528998243,

"imgTag": "",

"bgColor": "#e3ddf6",

"imgDefaultUrl": "/d?query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&forbidqc=&entityid=&preQuery=&rawQuery=&queryList=&st=&channel=pc_pic&mode=2&did=97"

图片下载地址在 "picUrl"这个键的值中。

但是写了爬虫程序后，json数据爬取失败。仔细检查请求头，原来是里面加了时间戳：

X-Time4p 是一个自定义的HTTP头部字段，通常用于传递与时间相关的信息。在这个上下文中，它可能被用来传递服务器处理请求的时间戳。不同的 X-Time4p 值表示不同的时间戳，这些时间戳对应于服务器处理不同请求的时刻。

例如，X-Time4p: 1718942347427 和 X-Time4p: 1718945416096 之间的区别在于它们代表了两个不同的时间点：

1718942347427 对应于服务器处理第一个请求的时间。

1718945416096 对应于服务器处理第二个请求的时间。

这两个时间戳之间的差异（大约3068677秒）表明服务器在处理这两个请求之间经过了多长时间。在Python脚本中，X-Time4p 的值应该与请求头中的其他字段一起设置，以模拟真实的浏览器请求。需要在不同的请求中使用不同的时间戳，因为要模拟不同时间点的请求，或者服务器可能期望看到不同的时间戳以正确处理请求。

在Python中生成时间戳，你可以使用内置的time模块中的time()函数。这个函数返回自1970年1月1日00:00:00（UTC）以来的秒数，这是一个常见的时间戳格式。

如果你想要生成类似于X-Time4p中使用的特定时间戳，你可以使用time.time()函数，然后根据需要调整返回的值。例如，如果你想要生成一个与给定时间戳相似的时间戳，你可以添加或减去一定数量的秒数。

'X-Time4p': str(int(time.time() * 1000)) # 生成当前时间的时间戳，单位为毫秒

在ChatGPT中输入提示词：

你是一个Python编程专家，写一个Python脚本，爬取网页图片：

请求网址:

https://pic.sogou.com/napi/pc/searchList?mode=2&start={pagenumer}&xml_len=48&query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&channel=pc_pic

{pagenumer}值从48开始，以48递增，一直到1008结束；

请求方法:

GET

状态代码:

200 OK

远程地址:

61.151.229.174:443

引荐来源网址政策:

no-referrer

请求标头

Accept:

application/json, text/plain, */*

Accept-Encoding:

gzip, deflate, br, zstd

Accept-Language:

zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8

Connection:

keep-alive

Host:

http://pic.sogou.com

Sec-Ch-Ua:

"Not/A)Brand";v="8", "Chromium";v="126", "Google Chrome";v="126"

Sec-Ch-Ua-Mobile:

Sec-Ch-Ua-Platform:

"Windows"

Sec-Fetch-Dest:

empty

Sec-Fetch-Mode:

cors

Sec-Fetch-Site:

same-origin

User-Agent:

Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36

X-Time4p:{thistime}

{thistime}是一个时间戳，比如这样：1718945416096，要用str(int(time.time() * 1000)) 来生成当前时间的时间戳，单位为毫秒；

请求响应是多层嵌套的json数据，输出这个json数据到屏幕上；

将 JSON 字符串解析为一个 Python 字典，首先获取 "data" 键对应的子字典，然后访问子字典中的 "items" 键，"items" 键对应的值是一个列表，获取所有列表中"picUrl"键对应的值，这是一个图片url,将url写入Excel表格第1列，Excel表格文件保存到文件夹："C:\Users\dell\Pictures\孙允珠"

注意：每请求一个网页，随机暂停3-6秒；

每一步都输出信息到屏幕

源代码：

import requests

import json

import time

import random

from openpyxl import Workbook

# 设置请求头部信息

headers = {

"Accept": "application/json, text/plain, */*",

"Accept-Encoding": "gzip, deflate, br, zstd",

"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",

"Connection": "keep-alive",

"Host": "http://pic.sogou.com",

"Sec-Ch-Ua": '"Not/A)Brand";v="8", "Chromium";v="126", "Google Chrome";v="126"',

"Sec-Ch-Ua-Mobile": "?0",

"Sec-Ch-Ua-Platform": '"Windows"',

"Sec-Fetch-Dest": "empty",

"Sec-Fetch-Mode": "cors",

"Sec-Fetch-Site": "same-origin",

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36"

}

# Excel文件保存路径和文件名

excel_file = r"C:\Users\dell\Pictures\孙允珠\pic_urls.xlsx"

# 创建一个新的Excel工作簿

wb = Workbook()

ws = wb.active

ws.title = "Pic URLs"

ws.append(["图片链接"]) # 添加表头

# 定义生成时间戳的函数

def generate_timestamp():

return str(int(time.time() * 1000))

# 主程序逻辑

base_url = "https://pic.sogou.com/napi/pc/searchList"

start_pagenum = 48

end_pagenum = 1008

page_increment = 48

for pagenum in range(start_pagenum, end_pagenum + 1, page_increment):

try:

# 构建请求URL和参数

url = base_url + f"?mode=2&start={pagenum}&xml_len=48&query=%E5%AD%99%E5%85%81%E7%8F%A0&channel=pc_pic"

thistime = generate_timestamp()

headers["X-Time4p"] = thistime

# 发送GET请求

response = requests.get(url, headers=headers)

response.raise_for_status() # 检查请求是否成功

# 解析JSON响应

data = response.json()

# 输出JSON数据到屏幕上

print(f"获取到的 JSON 数据：\n{json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False)}")

# 获取图片链接并写入Excel表格

if data and "data" in data and "items" in data["data"]:

items = data["data"]["items"]

for item in items:

pic_url = item.get("picUrl")

if pic_url:

print(f"图片链接：{pic_url}")

ws.append([pic_url]) # 写入Excel表格

else:

print("未找到图片链接")

else:

print("未找到data或items键")

except requests.exceptions.RequestException as e:

print(f"请求失败: {e}")

# 随机暂停3-6秒

pause_time = random.uniform(3, 6)

print(f"随机暂停 {pause_time:.2f} 秒")

time.sleep(pause_time)

print("所有操作完成！")

# 保存Excel文件

wb.save(excel_file)

# 关闭Excel工作簿

wb.close()

获取到图片下载地址，然后用迅雷批量下载，这样下载速度更快：

AI网络爬虫：搜狗图片的时间戳反爬虫应对策略

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