当User - Agent被拦截：一场博主与网站的“攻防战”(图文)

一、User - Agent 是什么？

（一）定义与作用

在网络世界的通信中，User - Agent 是 HTTP 请求头中的一个重要字段 ，它就像是客户端递给服务器的一张 “名片”，包含了客户端软件的各类信息，如浏览器类型、版本号、操作系统、设备类型等。当我们使用浏览器访问网站，或者通过应用程序与服务器交互时，User - Agent 就会随着请求一同发送。
网站服务器收到请求后，会依据 User - Agent 来判断客户端的情况，进而调整网页的展示方式。比如，当服务器检测到 User - Agent 表明是手机浏览器访问时，会自动切换到适合手机屏幕的响应式布局，让页面元素排列更合理，文字大小更易于阅读；如果是搜索引擎爬虫的 User - Agent，服务器可能会提供适合爬虫抓取和索引的内容版本。从统计分析角度看，网站还能通过收集 User - Agent 信息，了解用户使用的设备和浏览器分布，为产品优化和市场决策提供数据支持。

（二）常见形式与解析

不同浏览器和设备的 User - Agent 形式各有特点。以常见的 Chrome 浏览器在 Windows 10 系统下为例，其 User - Agent 字符串类似这样：“Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36” 。

• “Mozilla/5.0”：这是早期网景浏览器留下的标识，由于历史原因，现在很多浏览器都保留了这个字段以维持兼容性，它并不能直接代表浏览器的真实信息。

• “(Windows NT 10.0; Win64; x64)”：清晰表明了当前使用的操作系统是 Windows 10 64 位版本。

• “AppleWebKit/537.36”：AppleWebKit 是 Chrome 浏览器使用的渲染引擎，537.36 是该引擎的版本号，渲染引擎负责将网页代码解析并呈现为我们看到的页面。

• “(KHTML, like Gecko)”：KHTML 是 Linux 平台中 Konqueror 浏览器的渲染引擎，Chrome 借鉴了 KHTML 的一些特性，“like Gecko” 表示行为与 Gecko 浏览器引擎类似，这部分是为了进一步说明渲染引擎的特性。

• “Chrome/91.0.4472.124”：明确指出这是 Chrome 浏览器，以及其具体版本号。

• “Safari/537.36”：因为 Chrome 使用了基于 WebKit 内核（和 Safari 相同），所以这里保留了 Safari 的标识及版本，用于某些依赖 Safari 标识的服务器识别。

再看移动设备，比如 iPhone 上的 Safari 浏览器，User - Agent 可能是 “Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 14_4 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.0.3 Mobile/15E148 Safari/604.1” 。其中 “iPhone” 指明设备类型，“CPU iPhone OS 14_4 like Mac OS X” 表示设备运行的是 iOS 14.4 系统 ，整体体现了移动设备浏览器 User - Agent 对设备和系统信息的精准描述 。

二、User - Agent 被拦截的经历

（一）博主自身经历

前段时间，我在进行一个有趣的小项目，尝试抓取某电商网站上特定商品的价格波动数据，以便分析市场价格趋势。一开始，我使用 Python 的 Requests 库编写了一个简单的爬虫程序。按照常规操作，发送请求获取网页内容，可当我运行程序后，却遇到了意想不到的状况。每次请求，服务器都返回一个错误页面，提示访问被拒绝。
我赶忙检查代码，经过一番排查，发现问题出在 User - Agent 上。我最初使用的是默认的 User - Agent，也就是 “python - requests/x.x.x” （x.x.x 为具体版本号），这显然太容易被网站识别为爬虫程序了。网站的反爬机制相当敏锐，直接将这个 User - Agent 列入了拦截名单，导致我的程序无法获取到任何有效数据。这就好比我带着一张写着 “我是机器人” 的名片去拜访网站，被无情拒之门外。为了顺利获取数据，我不得不寻找解决办法，开启了一段探索如何绕过 User - Agent 拦截的旅程。

（二）网友经历分享

在网络世界里，User - Agent 被拦截可不是个例。我在各大技术论坛和社区进行了一番搜索，发现许多网友都分享过类似的 “悲惨遭遇”。有一位博主在访问某知名图片分享网站时，本想批量下载一些高清图片用于个人摄影学习参考。但每次尝试用编写的脚本访问，页面就会报错，显示 “访问异常，请稍后重试”。经过抓包分析，原来网站检测到他脚本中简单的 User - Agent，判定为异常访问，直接进行了拦截。
还有网友在爬取学术文献网站时遇到问题，他想抓取特定领域的文献列表及摘要信息 ，结果被网站限制访问。网站通过检测 User - Agent，识别出非浏览器正常访问行为，要求他进行人机验证，若不通过验证，就无法继续访问。这不仅打断了他的数据收集计划，还耗费了大量时间和精力去解决验证问题。从这些案例可以看出，User - Agent 被拦截是爬虫开发者和数据获取者在网络数据采集过程中经常面临的一大障碍。

三、被拦截的原因

（一）网站反爬机制

在如今的网络环境下，数据的价值愈发凸显，网站为了保护自身的数据安全和服务器稳定运行，会精心构建反爬机制，而 User - Agent 检测就是其中常见的一环。网站会预先设定一个合法 User - Agent 的 “白名单”，这个白名单里包含了常见浏览器、搜索引擎爬虫等正常访问的 User - Agent 标识。当服务器收到请求时，会迅速检查请求中的 User - Agent 是否在白名单内。如果不在，就很有可能被判定为可疑的爬虫请求，进而遭到拦截。
以某知名电商网站为例，它每天都会面临海量的爬虫攻击，这些爬虫试图获取商品价格、库存等关键数据。为了应对这种情况，该电商网站建立了一套复杂的反爬体系，其中 User - Agent 检测是重要的基础防线。网站会实时监控 User - Agent 的访问行为，如果发现某个 User - Agent 在短时间内发送大量请求，且请求频率远远超出正常用户的行为模式，即使这个 User - Agent 伪装成浏览器，也会被标记为潜在的爬虫，触发进一步的验证机制，如验证码验证或直接限制访问。这种反爬机制的存在，有效保护了网站的数据和服务器资源，防止被恶意爬虫过度消耗。

（二）恶意行为嫌疑

User - Agent 被拦截，很多时候是因为其表现出了一些被认为是恶意行为的特征。异常请求频率就是一个明显的信号 ，正常用户在浏览网页时，请求的发送是有一定时间间隔和频率的。但如果一个 User - Agent 在极短的时间内，比如几秒钟内，连续发送数十个甚至上百个请求，这显然不符合正常用户的操作习惯，很容易被服务器判定为恶意攻击行为，比如 DDoS 攻击的一种变体，通过大量伪造的 User - Agent 发送请求来耗尽服务器资源。
特定的可疑 User - Agent 也是被重点关注的对象。一些爬虫程序为了快速开发，可能会使用默认的、容易被识别的 User - Agent，像 “python - requests/x.x.x” 这样的标识，几乎就是爬虫的 “显眼包”。网站一旦检测到这类 User - Agent，基于安全考虑，会立即进行拦截。还有一些恶意软件或黑客工具，它们在传播和攻击过程中，也会使用特殊的 User - Agent，这些 User - Agent 可能包含奇怪的字符组合、错误的格式，或者与已知的恶意行为相关联，一旦被服务器识别，同样会被拦截，以保障网站的安全。

（三）网站自身策略

除了安全因素，网站自身的业务需求和数据保护策略也会导致 User - Agent 被拦截。从业务需求角度看，某些网站可能只希望特定类型的设备或客户端访问其服务 。比如一些专门为移动设备开发的应用，其对应的网站版本可能只允许来自该应用内置浏览器或者特定移动浏览器的 User - Agent 访问，这样可以确保用户获得最佳的移动体验，并且便于网站针对移动设备进行优化。如果一个来自桌面浏览器的 User - Agent 试图访问该网站的移动专属页面，就可能因为不符合业务设定的访问规则而被拦截。
在数据保护方面，网站为了防止数据泄露，会对访问来源进行严格限制。对于一些涉及敏感信息的页面，如用户个人资料页面、企业内部数据页面等，网站只允许经过身份验证的特定 User - Agent 访问。如果一个未授权的 User - Agent 尝试访问这些页面，即使它伪装得很像合法用户，也会被网站的访问控制机制拦截，以确保敏感数据不被非法获取，维护用户和企业的数据安全。

四、被拦截后的影响

（一）数据获取受阻

对于需要采集数据的博主而言，User - Agent 被拦截就如同在数据采集的道路上筑起了一道坚固的高墙，使得数据获取变得异常艰难。以我之前的爬虫项目为例，本计划通过采集电商网站的商品数据，分析不同品牌产品的价格走势、用户评价等信息，为撰写消费指南类文章提供数据支撑。但 User - Agent 被拦截后，程序无法获取网页内容，所有的数据采集工作被迫停滞。没有了这些数据，文章内容就会变得空洞，缺乏有力的数据论证，无法为读者提供有价值的参考。
从更广泛的角度看，数据获取受阻还会影响到数据分析工作。比如，一些专注于互联网行业分析的博主，他们依靠从各大平台抓取数据，进行市场份额分析、用户行为分析等。一旦 User - Agent 被拦截，收集的数据量不足或不完整，基于这些数据进行的分析就会出现偏差，得出的结论也可能失去可靠性。原本精心策划的数据分析报告，可能因为关键数据缺失而无法按时完成，影响博主在行业内的专业性和影响力。

（二）访问体验变差

对于普通博主来说，在日常浏览网页获取信息时，User - Agent 被拦截也会带来糟糕的访问体验。当我们想要访问某个感兴趣的网站，无论是查找资料、阅读文章还是观看视频，却因为 User - Agent 被拦截而无法正常访问，页面要么显示错误提示，要么一直加载不出来，这无疑会让人感到烦躁和沮丧。
想象一下，你满心欢喜地准备访问一个知名的行业资讯网站，希望从中获取最新的行业动态和见解，结果却因为 User - Agent 问题被拒之门外。多次尝试刷新页面、更换网络都无济于事，这种情况不仅浪费了时间，还会降低对该网站的好感度。久而久之，可能会让博主对这个网站产生负面印象，甚至不再选择访问它，转而寻找其他替代的信息来源。这种因 User - Agent 拦截导致的访问体验变差，不仅影响了博主对单个网站的使用感受，还可能对整个网络生态的信息获取和传播产生一定的阻碍。

五、解决方法

（一）更换 User - Agent

当 User - Agent 被拦截时，更换 User - Agent 是一种简单有效的解决办法。对于爬虫程序来说，可以使用第三方库来实现这一操作。以 Python 的fake_useragent库为例，它能够随机生成各种常见浏览器的 User - Agent。首先需要安装该库，使用pip install fake_useragent命令即可完成安装。在代码中，导入库后就可以轻松获取随机 User - Agent ，示例代码如下：

from fake_useragent import UserAgent
ua = UserAgent()
headers = {'User - Agent': ua.random}
这样，每次请求时，headers中的 User - Agent 都会是一个随机的常见浏览器标识，大大增加了请求的真实性，降低被拦截的风险。
对于普通用户在浏览器中遇到 User - Agent 相关问题时，也可以手动修改 User - Agent。以 Chrome 浏览器为例，打开开发者工具（快捷键 F12），点击 “More tools”，选择 “Network conditions” ，在 “User agent” 选项中，就可以选择常见的浏览器 User - Agent，或者自定义输入想要的 User - Agent 字符串，从而模拟不同的客户端访问网站。

（二）降低访问频率

控制访问频率是避免 User - Agent 被拦截的重要策略。在爬虫程序中，可以利用编程语言中的延迟函数来实现这一目的。以 Python 的time模块为例，使用time.sleep()函数能够让程序在每次请求之间暂停一定时间。比如，在一个简单的爬虫循环中，可以这样设置：

import requests
import time
urls = ['url1', 'url2', 'url3'] # 目标网址列表
for url in urls:
response = requests.get(url)
# 处理响应数据
time.sleep(3) # 暂停3秒，模拟正常用户浏览速度
通过设置合适的暂停时间，使请求频率更接近正常用户的访问模式，有效避免因频繁请求而被网站反爬机制识别。不同网站的反爬策略不同，需要根据实际情况调整暂停时间。对于数据更新频繁、访问量较大的网站，可以适当缩短暂停时间；而对于反爬机制较为严格的网站，则需要延长暂停时间，以确保爬虫的稳定性和合法性。

（三）使用代理 IP

使用代理 IP 是突破 User - Agent 拦截以及应对网站反爬的有效手段。代理 IP 就像是一个中间人，我们的请求先发送到代理服务器，再由代理服务器转发到目标网站，这样目标网站看到的是代理服务器的 IP 地址，而不是我们的真实 IP，从而隐藏了真实身份。
在爬虫中使用代理 IP，首先要获取代理 IP 资源，可以选择购买专业的代理 IP 服务，这些服务提供商通常会提供大量稳定的代理 IP。以 Python 的requests库为例，设置代理 IP 的代码如下：

import requests
proxies = {
'http': 'http://your_proxy_ip:port',
'https': 'https://your_proxy_ip:port'
}
response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)
将your_proxy_ip和port替换为实际代理 IP 地址和端口号即可。同时，为了提高爬虫的稳定性，可以使用代理 IP 池，每次请求随机选择一个代理 IP，避免单个代理 IP 因频繁使用被封禁。

（四）其他有效技巧

在请求头中添加其他合理的信息，也能增加请求的真实性，降低被拦截风险。比如添加Referer字段，它表示当前请求是从哪个页面发起的。假设我们要访问example.com，可以设置Referer为example.com的首页或者其他相关页面，示例代码如下：

headers = {
'User - Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Referer': 'http://example.com'
}
response = requests.get('http://example.com/some_page', headers=headers)
此外，有些网站会通过检测 JavaScript 来判断是否为爬虫访问，对于这种情况，可以使用 Selenium 等自动化测试工具，它能够模拟浏览器的行为，执行 JavaScript 代码，获取完整的页面内容，使请求看起来更像正常用户操作，从而绕过部分反爬机制 。

六、总结与建议

（一）总结要点

User - Agent 作为网络请求中的关键标识，在我们访问网站和进行数据采集时起着重要作用。一旦 User - Agent 被拦截，背后的原因主要包括网站为了抵御恶意爬虫入侵而精心构建的反爬机制，当 User - Agent 呈现出异常请求频率或属于可疑类型时，就容易被贴上恶意行为嫌疑的标签，以及网站基于自身业务需求和数据保护考量所制定的访问策略。
这些拦截情况给我们带来的数据获取受阻和访问体验变差等负面影响不可小觑。不过，我们也有一系列行之有效的解决办法，从更换 User - Agent、降低访问频率、使用代理 IP，到添加合理请求头信息、利用自动化测试工具模拟浏览器行为等技巧，都能帮助我们在一定程度上绕过拦截，继续在网络世界中顺利获取信息和开展数据采集工作。

（二）给博主的建议

作为博主，在享受网络带来的丰富信息和数据便利时，一定要遵守网站的规则。这不仅是对网站运营者辛勤付出的尊重，也是维护良好网络生态的必要之举。在使用爬虫技术时，务必合理运用，将其作为辅助我们获取有价值信息、提升创作质量的工具，而不是破坏网站正常秩序的手段。
我们可以把网站比作一座美丽的花园，博主是前来欣赏花朵的游客，爬虫技术则是我们手中的相机。合理使用爬虫技术，就像是用相机在规定的区域内拍摄美丽的花朵，既能留下美好的回忆，又不会对花园造成任何破坏。而如果滥用爬虫技术，就如同在花园里随意践踏花草，不仅会破坏花园的美景，还会被禁止进入。只有与网站和谐共处，我们才能持续从网络中汲取灵感和素材，创作出更优质的内容，与读者建立更紧密的联系，在自媒体的道路上走得更远、更稳。

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