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通过服务器日志，可以追踪到用户每次请求的日志，格式是
2018-01-16 16:00:01 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:00:02 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:00:03 X 接口 B 用户请求
2018-01-16 16:00:04 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:59:59 X 接口 B 用户请求
...
类似这种，最简单的方式就是给个统计上限 N，1 小时超过 N 次，则判定为爬虫用户
但这样，N 的值就不好取，取小了，会误封普通用户，取大了，会少封爬虫用户
想了想还有一个可以参考的，就是访问的频率（密集程度），比如 A 在 1 分钟请求了 N-1 次，和 B 在 1 分钟内请求了 N+1 次，按道理 A 为爬虫的概率应比 B 大得多
应该怎么将这个转换为算法 /逻辑？ 或者有什么好用简单的方法？
谢谢！
2018-01-16 16:00:01 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:00:02 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:00:03 X 接口 B 用户请求
2018-01-16 16:00:04 X 接口 A 用户请求
2018-01-16 16:59:59 X 接口 B 用户请求
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类似这种，最简单的方式就是给个统计上限 N，1 小时超过 N 次，则判定为爬虫用户
但这样，N 的值就不好取，取小了，会误封普通用户，取大了，会少封爬虫用户
想了想还有一个可以参考的，就是访问的频率（密集程度），比如 A 在 1 分钟请求了 N-1 次，和 B 在 1 分钟内请求了 N+1 次，按道理 A 为爬虫的概率应比 B 大得多
应该怎么将这个转换为算法 /逻辑？ 或者有什么好用简单的方法？
谢谢！
3 条回复 • 2018-01-16 16:47:51 +08:00
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wdd2007 2018-01-16 16:24:53 +08:00  1
爬虫不执行 js，统计用 js 调用。
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crab 2018-01-16 16:25:35 +08:00
不请求 css img 的 IP 很大几率就是爬虫。（当然这个不能公开，规则也要经常调整）
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dassh OP 例子有错别字，重写一下：
比如 A 在 1 分钟请求了 N-1 次，和 B 在 1 小时内请求了 N+1 次，按道理 A 为爬虫的概率应比 B 大得多 |
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