वेब स्क्रैपिंग करते समय रेट लिमिटिंग को कैसे बायपास करें

वेबसाइट स्क्रैपिंग शुरू करने के बाद, क्या आप कभी फ्रस्ट्रेटिंग रेट लिमिट्स से ब्लॉक हो गए हैं? मैं भी वहाँ रहा हूँ। यह उस डेटा को पाने का वह अहसास है जिसकी आपको जरूरत है, केवल "429 टू मेनी रिक्वेस्ट्स" संदेश से रोक दिया जाए। लेकिन इसे आपको रोकने न दें। रेट लिमिटिंग, हालांकि अत्यधिक ट्रैफ़िक को नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन की गई है, लेकिन आपकी स्क्रैपिंग यात्रा का अंत नहीं है। रेट लिमिट्स को समझने और रचनात्मक समाधान लागू करके, आप अभी भी आवश्यक डेटा एकत्र कर सकते हैं जबकि रडार के नीचे रहते हैं।

इस गाइड में, हम इस बात पर गौर करेंगे कि रेट लिमिटिंग क्या है, वेबसाइटें इसका उपयोग क्यों करती हैं, और वेब स्क्रैपिंग करते समय इसे बायपास करने के सबसे प्रभावी तरीके। आइए चरणों के माध्यम से चलते हैं, कुछ कोड उदाहरणों का उपयोग करते हैं, और उन तरीकों का पता लगाते हैं जो आपके स्क्रैपिंग प्रयासों को सुचारू बना सकते हैं।

रेट लिमिटिंग क्या है?

रेट लिमिटिंग अनिवार्य रूप से वेबसाइटों द्वारा उपयोग की जाने वाली एक रणनीति है जो किसी दिए गए समय सीमा के भीतर अनुमत अनुरोधों की संख्या को नियंत्रित करती है, अक्सर सर्वर स्वास्थ्य बनाए रखने और निष्पक्ष पहुंच सुनिश्चित करने के लिए लागू की जाती है। वेबसाइटें आम तौर पर उच्च ट्रैफ़िक को रोकने, दुरुपयोग से बचाने और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए संसाधनों की सुरक्षा के लिए अनुरोधों पर सीमा लगाती हैं। उदाहरण के लिए, एक वेबसाइट प्रति मिनट प्रति उपयोगकर्ता 100 अनुरोधों तक सीमित हो सकती है। यदि आपका स्क्रैपर इस सीमा को पार करता है, तो सर्वर "429 टू मेनी रिक्वेस्ट्स" स्थिति कोड के साथ प्रतिक्रिया करता है, अस्थायी रूप से आगे की पहुंच को अवरुद्ध कर देता है।

रेट लिमिटिंग को समझने से यह पहचानने में मदद मिलती है कि इसके आसपास कैसे काम किया जाए। कई वेबसाइटें उपयोगकर्ता पहुंच और सर्वर लोड को संतुलित करने के लिए रेट लिमिट्स पर निर्भर करती हैं। अधिक उन्नत साइटों के लिए, रेट लिमिट्स को CAPTCHA या IP प्रतिबंधों के साथ जोड़ा जाता है, स्क्रैपर्स के लिए प्रक्रिया को और अधिक जटिल बनाया जाता है।

एपीआई और वेबसाइट रेट लिमिटिंग का उपयोग क्यों करती हैं?

वेबसाइटें और एपीआई कई कारणों से रेट लिमिटिंग लागू करते हैं, जिनमें से कुछ आपके स्क्रैपिंग लक्ष्यों को प्रभावित कर सकते हैं। इन उद्देश्यों को जानने से आपको पूरी तरह से ब्लॉक किए बिना रेट लिमिट्स को बायपास करने के अपने दृष्टिकोण को सूचित करने में मदद मिल सकती है।

सर्वर ओवरलोड को रोकना
एक लोकप्रिय साइट पर ट्रैफ़िक की कल्पना करें: एक साथ संसाधनों तक पहुंचने वाले हजारों, यदि लाखों नहीं, उपयोगकर्ता। रेट लिमिटिंग किसी एक उपयोगकर्ता - या बॉट - को सर्वर संसाधनों पर एकाधिकार बनाने से रोकती है, जिससे साइट धीमी हो सकती है या यहां तक कि क्रैश भी हो सकती है। यह अनुरोध मात्रा को कैप करके सर्वर को कुशलतापूर्वक ट्रैफ़िक को संभालने की अनुमति देता है। स्क्रैपर्स के लिए, इसका मतलब है कि अत्यधिक अनुरोधों से पीक ट्रैफ़िक के दौरान रेट लिमिट तेजी से ट्रिगर हो सकते हैं।

दुरुपयोग को कम करना
रेट लिमिट्स स्पैमर और दुर्भावनापूर्ण बॉट के खिलाफ एक बाधा के रूप में भी काम करते हैं। जब स्क्रैपर्स या बॉट जल्दी से कई अनुरोध भेजते हैं, तो रेट लिमिट्स दुरुपयोग को रोकने, सुरक्षा बनाए रखने और सेवा से इनकार (DoS) जैसे हमलों को रोकने के लिए किक इन करते हैं। यह स्क्रैपर्स के लिए एक समस्या हो सकती है जो कुशलतापूर्वक डेटा एकत्र करने का लक्ष्य रखते हैं, क्योंकि साइटें गैर-मानव गतिविधि को कम करने के लिए रेट लिमिट्स का उपयोग करती हैं।

सशुल्क उपयोग को प्रोत्साहित करना
एपीआई के लिए, रेट लिमिट्स अक्सर एक स्तरीकृत मूल्य निर्धारण मॉडल का हिस्सा होते हैं। मुफ्त उपयोगकर्ताओं को कम रेट लिमिट का सामना करना पड़ सकता है, जबकि भुगतान किए गए ग्राहक उच्च सीमाओं या यहां तक कि समर्पित एपीआई पहुंच तक पहुंच प्राप्त करते हैं। यह मॉडल मुफ्त उपयोगकर्ताओं को प्रतिबंधित करके अपग्रेड को बढ़ावा देता है जबकि उच्च मात्रा में डेटा पहुंच का मुद्रीकरण करता है। कई सार्वजनिक एपीआई जैसे ट्विटर का और गूगल का इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं।

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वेब स्क्रैपिंग में रेट लिमिटिंग को कैसे बायपास करें

जबकि रेट लिमिटिंग स्क्रैपिंग को चुनौतीपूर्ण बना सकती है, विभिन्न तकनीकें आपको इसे प्रभावी ढंग से बायपास करने या इसके प्रभाव को कम करने में मदद कर सकती हैं। आइए इन समाधानों का कोड उदाहरणों के साथ पता लगाएं और देखें कि आप उन्हें कैसे लागू कर सकते हैं ताकि अवरुद्ध होने से बचा जा सके।

1. प्रॉक्सी का उपयोग करना

विभिन्न IP पर अनुरोधों को वितरित करने के लिए कई प्रॉक्सी का उपयोग करना रेट लिमिट्स को बायपास करने की एक क्लासिक रणनीति है। यह दृष्टिकोण कई स्रोतों में ट्रैफ़िक फैलाने में मदद करता है, जिससे वेबसाइटों के लिए आपके स्क्रैपर का पता लगाना और उसे अवरुद्ध करना कठिन हो जाता है।

import requests
from itertools import cycle

# प्रॉक्सी सूची
proxies = ["http://proxy1.example.com", "http://proxy2.example.com", "http://proxy3.example.com"]
proxy_pool = cycle(proxies)

url = "https://example.com/data"

for i in range(100):
    proxy = next(proxy_pool)
    response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy})
    print(response.status_code)

उपरोक्त कोड एक घूर्णन प्रॉक्सी पैटर्न का उपयोग करता है जहाँ प्रत्येक अनुरोध एक अलग प्रॉक्सी सर्वर के माध्यम से भेजा जाता है। कई स्थानों से ट्रैफ़िक का अनुकरण करके, आप एकल IP से जुड़ी रेट लिमिट्स को हिट करने की संभावना कम कर रहे हैं।

2. यादृच्छिक विलंब का उपयोग करना

मानव व्यवहार अक्सर अनियमित होता है, इसलिए अनुरोधों के बीच यादृच्छिक विलंब जोड़ने से वास्तविक उपयोगकर्ताओं की नकल की जा सकती है, जिससे रेट-लिमिट नियमों के लिए आपके पैटर्न को पकड़ना कठिन हो जाता है। यादृच्छिक विलंब आपके स्क्रैपर को कम अनुमानित बनाता है, जो इसे रडार के नीचे रख सकता है।

import time
import random
import requests

url = "https://example.com/data"

for i in range(100):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)
    
    # 1 से 5 सेकंड के बीच यादृच्छिक विलंब
    time.sleep(random.uniform(1, 5))

random.uniform(1, 5) का उपयोग करके, आप अनुरोधों के बीच प्राकृतिक ब्रेक पेश कर रहे हैं, जिससे रेट लिमिट्स को हिट करने की संभावना कम हो जाती है। यह दृष्टिकोण उन वेबसाइटों के साथ अच्छी तरह से काम करता है जो मध्यम ट्रैफ़िक की अनुमति देती हैं लेकिन बर्स्ट अनुरोधों पर सख्त सीमाएं लागू करती हैं।

3. उपयोगकर्ता एजेंटों को घुमाना

वेब सर्वर User-Agent जैसे हेडर की जांच करते हैं ताकि अनुरोध करने वाले क्लाइंट की पहचान की जा सके। उपयोगकर्ता-एजेंट स्ट्रिंग्स को घुमाकर, आपका स्क्रैपर विभिन्न ब्राउज़र, डिवाइस या ऑपरेटिंग सिस्टम की नकल कर सकता है, जिससे ऐसा प्रतीत होता है कि अनुरोध विभिन्न उपयोगकर्ताओं से आते हैं।

import requests
import random

url = "https://example.com/data"
user_agents = [
    "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 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/14.1.1 Safari/605.1.15",
    "Mozilla/5.0 (Linux; Android 10) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.91 Mobile Safari/537.36"
]

for i in range(100):
    headers = {"User-Agent": random.choice(user_agents)}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    print(response.status_code)

घूर्णन उपयोगकर्ता-एजेंट हेडर सर्वर के लिए स्क्रैपिंग गतिविधि का पता लगाना अधिक चुनौतीपूर्ण बनाते हैं। यह विभिन्न क्लाइंट प्रोफाइल में अनुरोधों को वितरित करके रेट लिमिटिंग को बायपास करने का एक प्रभावी तरीका है।

4. घातीय बैकऑफ़ का उपयोग करना

जब एपीआई के साथ काम करते हैं, तो घातीय बैकऑफ़ रणनीति को लागू करना एक सामान्य तरीका है जब रेट लिमिट हिट होते हैं। घातीय बैकऑफ़ के साथ, आप प्रत्येक सीमा हिट के बाद देरी को दोगुना करते हैं, अनुरोध दर को धीरे-धीरे कम करते हैं जब तक कि पहुंच बहाल नहीं हो जाती।

import requests
import time

url = "https://api.example.com/data"
retry_delay = 1

for i in range(100):
    response = requests.get(url)
    
    if response.status_code == 429:  # रेट सीमा हिट
        print("रेट सीमा पहुँच गई, पीछे हट रहे हैं...")
        time.sleep(retry_delay)
        retry_delay *= 2  # हर बार रेट सीमा हिट होने पर देरी को दोगुना करें
    else:
        print(response.status_code)
        retry_delay = 1  # सफल अनुरोध के बाद देरी रीसेट करें

यह तकनीक आमतौर पर उन एपीआई के साथ उपयोग की जाती है जो सख्त रेट लिमिट लागू करते हैं। हर बार जब आप सीमा को हिट करते हैं तो पीछे हटने से, आप अपने स्क्रैपर को सक्रिय रखते हुए निरंतर अवरोध से बच सकते हैं।

5. सत्र और कुकीज़ का प्रबंधन करना

जब वेबसाइटें सत्र या कुकीज़ के आधार पर रेट लिमिट्स लागू करती हैं, तो अनुरोधों में सत्र प्रबंधन का उपयोग करने से लगातार उपयोगकर्ता सत्रों का अनुकरण करने में मदद मिल सकती है। यह दृष्टिकोण उन वेबसाइटों के लिए अच्छी तरह से काम करता है जो समय के साथ उपयोगकर्ता व्यवहार की निगरानी करती हैं।

import requests

url = "https://example.com/data"
session = requests.Session()  # लगातार सत्र

for i in range(100):
    response = session.get(url)
    print(response.status_code)

सत्रों का उपयोग करने से आपके अनुरोध कॉल के बीच कुकीज़ बनाए रख सकते हैं, जो वास्तविक उपयोगकर्ता ब्राउज़िंग पैटर्न की नकल कर सकता है और रेट लिमिट्स को हिट करने की संभावना को कम कर सकता है।

निष्कर्ष

रेट लिमिटिंग को बायपास करना वेब स्क्रैपिंग में एक आवश्यक कौशल है, खासकर जब डेटा को कुशलतापूर्वक एकत्र किया जाता है और पता लगाने की सीमा के नीचे रहता है। रेट लिमिट्स वेबसाइट संसाधनों की सुरक्षा और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए समान पहुंच प्रदान करने के लिए हैं, लेकिन सही तकनीकों के साथ - जैसे प्रॉक्सी घुमाना, यादृच्छिक विलंब शुरू करना, हेडर का प्रबंधन करना, बैकऑफ़ रणनीतियों को लागू करना, और लगातार सत्रों का उपयोग करना - स्क्रैपर्स जिम्मेदारी से इन प्रतिबंधों के आसपास काम कर सकते हैं। याद रखें, प्रभावी वेब स्क्रैपिंग में वेबसाइट नीतियों का सम्मान करना और ऐसे टिकाऊ समाधान खोजना शामिल है जो आपके स्क्रैपर और सर्वर वातावरण दोनों को संतुलन में रखें।