哈哈，有人爬我网站，我把他教育了一顿！

作为一个站长，你是不是对爬虫不胜其烦？ 爬虫天天来爬，速度又快，频率又高，服务器的大量资源被白白浪费。

看这篇文章的你有福了，我们今天一起来报复一下爬虫，直接把爬虫的服务器给干死机。

本文有一个前提：你已经知道某个请求是爬虫发来的了，你不满足于单单屏蔽对方，而是想搞死对方。

很多人的爬虫是使用Requests来写的，如果你阅读过Requests的文档，那么你可能在文档中的 Binary Response Content [1] 这一小节，看到这样一句话：

The gzip and deflate transfer-encodings are automatically decoded for you.
（Request）会自动为你把gzip和deflate转码后的数据进行解码

网站服务器可能会使用 gzip 压缩一些大资源，这些资源在网络上传输的时候，是压缩后的二进制格式。客户端收到返回以后，如果发现返回的Headers里面有一个字段叫做 Content-Encoding ，其中的值包含 gzip ，那么客户端就会先使用 gzip 对数据进行解压，解压完成以后再把它呈现到客户端上面。浏览器自动就会做这个事情，用户是感知不到这个事情发生的。而 requests 、 Scrapy 这种网络请求库或者爬虫框架，也会帮你做这个事情，因此你不需要手动对网站返回的数据解压缩。

这个功能原本是一个方便开发者的功能，但我们可以利用这个功能来做报复爬虫的事情。

我们首先写一个客户端，来测试一下返回 gzip 压缩数据的方法。

我首先在硬盘上创建一个文本文件 text.txt ，里面有两行内容，如下图所示：

然后，我是用 gzip 命令把它压缩成一个 .gz 文件：

cat text.txt | gzip > data.gz

接下来，我们使用FastAPI写一个HTTP服务器 server.py ：

from fastapi import FastAPI, Response
from fastapi.responses import FileResponse


app = FastAPI()


@app.get('/')
def index():
    resp = FileResponse('data.gz')
    return resp

然后使用命令 uvicorn server:app 启动这个服务。

接下来，我们使用requests来请求这个接口，会发现返回的数据是乱码，如下图所示：

返回的数据是乱码，这是因为服务器没有告诉客户端，这个数据是 gzip 压缩的，因此客户端只有原样展示。由于压缩后的数据是二进制内容，强行转成字符串就会变成乱码。

现在，我们稍微修改一下 server.py 的代码，通过Headers告诉客户端，这个数据是经过 gzip 压缩的：

from fastapi import FastAPI, Response
from fastapi.responses import FileResponse


app = FastAPI()


@app.get('/')
def index():
    resp = FileResponse('data.gz')
    resp.headers['Content-Encoding'] = 'gzip'  # 说明这是gzip压缩的数据
    return resp

修改以后，重新启动服务器，再次使用requests请求，发现已经可以正常显示数据了：

这个功能已经展示完了，那么我们怎么利用它呢？这就不得不提到压缩文件的原理了。

文件之所以能压缩，是因为里面有大量重复的元素，这些元素可以通过一种更简单的方式来表示。压缩的算法有很多种，其中最常见的一种方式，我们用一个例子来解释。假设有一个字符串，它长成下面这样：

1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111
1111111111111111

我们可以用5个字符来表示： 192个1 。这就相当于把192个字符压缩成了5个字符，压缩率高达97.4%。

如果我们可以把一个1GB的文件压缩成1MB，那么对服务器来说，仅仅是返回了1MB的二进制数据，不会造成任何影响。但是对客户端或者爬虫来说，它拿到这个1MB的数据以后，就会在内存中把它还原成1GB的内容。这样一瞬间爬虫占用的内存就增大了1GB。如果我们再进一步增大这个原始数据，那么很容易就可以把爬虫所在的服务器内存全部沾满，轻者服务器直接杀死爬虫进程，重则爬虫服务器直接死机。

你别以为这个压缩比听起来很夸张，其实我们使用很简单的一行命令就可以生成这样的压缩文件。

如果你用的是Linux，那么请执行命令：

dd if=/dev/zero bs=1M count=1000 | gzip > boom.gz

如果你的电脑是macOS，那么请执行命令：

dd if=/dev/zero bs=1048576 count=1000 | gzip > boom.gz

执行过程如下图所示：

生成的这个 boom.gz 文件只有995KB。但是如果我们使用 gzip -d boom.gz 对这个文件解压缩，就会发现生成了一个1GB的 boom 文件，如下图所示：

只要大家把命令里面的 count=1000 改成一个更大的数字，就能得到更大的文件。

我现在把 count 改成 10 ，给大家做一个演示（不敢用1GB的数据来做测试，害怕我的Jupyter崩溃）。生成的 boom.gz 文件只有10KB：

服务器返回一个10KB的二进制数据，没有任何问题。

现在我们用requests去请求这个接口，然后查看一下 resp 这个对象占用的内存大小：

可以看到，由于requests自动会对返回的数据解压缩，因此最终获得的resp对象竟然有10MB这么大。

如果大家想使用这个方法，一定要先确定这个请求是爬虫发的，再使用。否则被你干死的不是爬虫而是真实用户就麻烦了。

本文的写作过程中，参考了文章 网站gzip炸弹 – 王春伟的技术博客 [2] ，特别感谢原作者。

参考文献

[1] Binary Response Content: https://2.python-requests.org/en/master/user/quickstart/#binary-response-content

[2] 网站gzip炸弹 – 王春伟的技术博客: http://da.dadaaierer.com/?p=577

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