Selenium Stealth 安装与使用指南
2026-01-17 08:38:11作者:伍希望
Selenium Stealth 是一个Python库,用于增强Selenium WebDriver的隐匿性,以避免被目标网站识别为自动化工具。本教程将引导您了解该项目的目录结构、启动文件以及配置文件。
1. 项目目录结构及介绍
Selenium Stealth 的源代码仓库通常包括以下主要部分:
src/:存储项目的主代码文件,通常包含selenium_stealth.py,是这个库的核心实现。tests/:测试目录,用于验证库功能是否正常工作的单元测试和集成测试。requirements.txt:列出项目依赖的Python包及其版本。README.md:项目说明文件,提供快速入门和项目概述。.gitignore:定义Git应忽略的文件列表。LICENSE:项目许可文件,描述软件的授权方式。setup.py:Python包安装脚本,用于构建和发布到PyPI。
2. 项目启动文件介绍
由于Selenium Stealth 是一个库,没有独立的启动文件,而是通过导入selenium_stealth模块并在您的Selenium脚本中使用它来启用隐形模式。在你的Python文件中,你会看到类似这样的代码示例:
from selenium import webdriver
from selenium_stealth import stealth
options = webdriver.ChromeOptions()
# ...其他配置...
stealth(driver, languages=["en-US", "en"], vendor="Google Inc", platform="Win32", webgl_vendor="Intel Inc", renderer="Intel Iris OpenGL Engine")
driver.get("http://your-target-url.com")
这里的stealth函数就是关键,它接收一个已初始化的WebDriver对象并应用必要的设置以提高其隐匿性。
3. 项目的配置文件介绍
Selenium Stealth 的配置主要是在调用stealth函数时进行的,通过传递参数来定制行为。常见的配置项有:
languages: 模拟浏览器的语言环境,例如英语(美国)。vendor: 声明厂商,如“Google Inc”。platform: 操作系统平台,例如“Win32”。webgl_vendor: WebGL渲染器供应商,如“Intel Inc”。renderer: WebGL渲染器名称,比如“Intel Iris OpenGL Engine”。
此外,根据您的需求,可能还需要配置ChromeDriver路径、禁用某些Chrome选项等。这些设置通常是通过webdriver.ChromeOptions()对象完成的。
为了使您的Selenium脚本更不容易被检测,可以尝试调整上述参数以匹配真实浏览器的行为。
总结来说,Selenium Stealth 提供了一个方便的方法来增加Selenium Webdriver的伪装度,帮助您避开一些自动化检测机制。结合适当的配置,您可以有效地使用该库执行Web抓取或自动化任务而不引起怀疑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
480
3.57 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
暂无简介
Dart
731
176
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
341
Ascend Extension for PyTorch
Python
291
322
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
452